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image_diagnostics#

目的#

image_diagnosticsは、入力された生画像のステータスをチェックするためのノードです。

内部動作/アルゴリズム#

下図は、image diagnosticsノードのフローチャートを示しています。各画像は、ブロック状態の評価用に小さなブロックに分割されます。

image diagnosticsフローチャート

各小さな画像ブロックのステータスは、下図のように評価されます。

ブロックステータス決定ツリー

すべての画像ブロックのステータスが評価されると、画像全体のステータスは以下のように要約されます。

画像全体のステータス決定ツリー

入出力#

入力#

名称 型 説明
input/raw_image sensor_msgs::msg::Image 生画像

出力#

自動運転ソフトウェアのドキュメント

目的

本ドキュメントは、Autowareの自動運転ソフトウェアの設計とアーキテクチャを説明するものです。

アーキテクチャ

Autowareのアーキテクチャはモジュール式で、個々のモジュールが特定の機能を担当しています。主なモジュールは以下の通りです。

  • Perception (知覚): センサーデータから周囲環境のモデルを作成します。
  • Planning (プランニング): 目的地への安全かつ効率的な経路を計画します。
  • Control (制御): 計画に基づいて車両を制御します。

Planningモジュール

Planningモジュールは、以下のようなタスクを担当します。

  • 経路計画: 目的地への経路を生成します。
  • モーション計画: 障害物を避けながら車両を移動させる方法を計画します。
  • 安全確認: 車両の動きが衝突リスクを含まないことを確認します。

制御モジュール

制御モジュールは、以下のようなタスクを担当します。

  • ステアリング制御: 車両のステアリングを制御します。
  • アクセル/ブレーキ制御: 車両の速度を制御します。
  • Stabilization (姿勢安定化): 車両の姿勢を安定させます。

センサーデータの処理

Autowareは、以下を含むさまざまなセンサーからのデータを処理します。

  • レーダー
  • LiDAR
  • カメラ

センサーデータは、Perceptionモジュールによって周囲環境のモデルを作成するために使用されます。

自車位置の推定

自車位置は、以下のセンサーからのデータを使用して推定されます。

  • GPS
  • IMU
  • オドメトリ

障害物検出

障害物は、知覚モジュールによってセンサーデータから検出されます。障害物は以下に分類されます。

  • 静的（例: ビル、木）
  • 動的（例: 車両、歩行者）

衝突リスクの評価

衝突リスクは、以下に基づいてPlanningモジュールによって評価されます。

  • 自車と障害物の相対運動
  • 障害物のサイズ
  • 障害物の形状

経路計画

経路は、以下を考慮して生成されます。

  • 目的地
  • 障害物
  • 交通規制

モーション計画

モーション計画は、以下を使用して生成されます。

  • 経路
  • 車両の運動力学
  • 障害物

安全確認

安全確認は、以下を使用して行われます。

  • 衝突リスクの評価
  • 障害物の逸脱量
  • 加速度逸脱量

制御

制御は以下を使用して行われます。

  • モーション計画
  • 車両の状態
  • センサーデータ

今後の開発

Autowareは継続的に開発されており、以下を含む機能の向上が計画されています。

  • 高精度地図の統合
  • より堅牢な障害物検出
  • より効率的な経路計画
名前 タイプ 説明
image_diag/debug/gray_image sensor_msgs::msg::Image グレー画像
image_diag/debug/dft_image sensor_msgs::msg::Image 離散フーリエ変換画像
image_diag/debug/diag_block_image sensor_msgs::msg::Image 各ブロック状態のカラー化
image_diag/image_state_diag tier4_debug_msgs::msg::Int32Stamped 画像診断のステータス値
/diagnostics diagnostic_msgs::msg::DiagnosticArray 診断

パラメータ#

想定 / 既知の限界#

  • これは画像診断の概念実証であり、アルゴリズムは現在さらなる改善中です。

(オプション) エラー検出と処理#

(オプション) パフォーマンスの特性評価#

(オプション) 参照 / 外部リンク#

(オプション) 今後の拡張 / 未実装部分#

  • 降雨や埃などの、より具体的な画像の歪み / 遮蔽タイプを検討する。
  • 光学的な観点からの霧や雨による視界の悪化を検討する