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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。

フィルタの名称 説明 詳細
ray_ground_filter 放射状に並んだ点の幾何学的関係に基づいて地面を取り除く方法 リンク
scan_ground_filter ray_ground_filterとほぼ同じ方法だが、パフォーマンスがわずかに向上 リンク
ransac_ground_filter 平面に対して地上の近似を行うことで地面を取り除く方法 リンク

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 Maplocalization 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 PlannerHAD Maplocalization 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 SmootherTrajectory 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 PlannerTrajectory PlannerPath 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 Maplocalization 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、PlanningPerception 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。

AutowareLocalization 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。

AutowareVisualization コンポーネントは、PlanningPerceptionControl 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 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 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