autoware_ground_segmentation#
目的#
autoware_ground_segmentation
は、入力ポイントクラウドから地上の点を削除するノードです。
内部処理 / アルゴリズム#
各地面セグメンテーションアルゴリズムの詳細な説明は、次のリンクを参照してください。
入出力#
入力#
名前 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
~/input/points |
sensor_msgs::msg::PointCloud2 |
基準点 |
~/input/indices |
pcl_msgs::msg::Indices |
基準インデックス |
自動運転ソフトウェアドキュメント#
Planning コンポーネントは、HAD Map とlocalization によるcurrent pose 情報を使用して、周囲の環境を認識し、安全で快適な経路を決定します。
Planning コンポーネントには、次の主要モジュールが含まれます。
- Trajectory Planner:HAD Map とlocalization データを使用して、車両の安全で効率的な経路を生成します。
- Path Smoother:Trajectory Planner によって生成された経路を滑らかにし、車両の快適性を向上させます。
- Speed Planner:Trajectory Planner とPath Smoother によって生成された経路に基づいて、車両の速度プロファイルを決定します。
Perception コンポーネントは、HAD Map とlocalization 情報を組み合わせて、障害物やその他の車両などの周囲の環境を認識します。
Perception コンポーネントには、次の主要モジュールが含まれます。
- Object Detector: LiDAR、カメラ、レーダーから収集されたデータを処理して、物体や障害物を検出します。
- Obstacle Estimator: 検出された物体の速度と加速度を推定します。
- Localizer: 物体の位置と姿勢をlocalization 情報との関連付けを支援します。
Control コンポーネントは、Planning とPerception コンポーネントから提供される情報を使用して、車両を安全かつ効率的に制御します。
Control コンポーネントには、次の主要モジュールが含まれます:
- Lateral Control: ステアリングを制御して、車両がTrajectory Planner によって生成された経路に沿って走行できるようにします。
- Longitudinal Control: ブレーキとアクセルを制御して、車両の速度と加速度がSpeed Planner によって決定されたプロファイルに従うようにします。
HAD Map は、高精度な地図データを提供し、Planning コンポーネントとPerception コンポーネントが周囲の環境を正確に認識できるようにします。
Autoware のLocalization コンポーネントは、HAD Map を利用して、車両のcurrent pose と姿勢を決定します。
Autoware のVisualization コンポーネントは、Planning、Perception、Control コンポーネントによって生成された情報をユーザーに表示します。
考慮事項#
Planning コンポーネントは、次の考慮事項を考慮します。
- Collision Avoidance: 車両が障害物や他の車両と衝突しないようにします。
- Velocity Violation: 車両の速度が許容範囲を超えないようにします。
- Acceleration Violation: 車両の加速度が許容範囲を超えないようにします。
- Path 'post resampling': Path Smoother によって生成された経路がTrajectory Planner によって生成された経路を正確に表していることを確認します。
- Vehicle Dynamics: 車両の運動特性を考慮して、安全で快適な走行を確保します。
名称 | 型 | 説明 |
---|---|---|
~/output/points |
sensor_msgs::msg::PointCloud2 |
フィルタリングされた点群 |
パラメータ#
ノードのパラメータ#
名前 | 型 | デフォルト値 | 説明 |
---|---|---|---|
input_frame |
文字列 | " " | 入力フレーム ID |
output_frame |
文字列 | " " | 出力フレーム ID |
has_static_tf_only |
ブール | false | TF を一度だけリスンするフラグ |
max_queue_size |
整数 | 5 | 入力/出力トピックの最大キューサイズ |
use_indices |
ブール | false | ポイントクラウドのインデックスを使用するフラグ |
latched_indices |
ブール | false | ポイントクラウドのインデックスをラッチするフラグ |
approximate_sync |
ブール | false | 近似同期オプションを使用するフラグ |
前提 / 制限事項#
autoware::pointcloud_preprocessor::Filter
は、この問題のため、pcl_perception [1]に基づいて実装されています。
参考文献/外部リンク#
[1] https://github.com/ros-perception/perception_pcl/blob/ros2/pcl_ros/src/pcl_ros/filters/filter.cpp