ドライビングシミュレータ

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主にCARLAについて。

CARLAは、自律走行システムの開発、トレーニング、検証を支援するためにゼロから開発されました。オープンソースのコードやプロトコルに加えて,この目的のために作成されたオープンなデジタル資産(都市レイアウト,建物,車両)を提供しており,自由に使用することができます.シミュレーション・プラットフォームは、センサー・スイートや環境条件の柔軟な指定、すべての静的・動的アクターの完全な制御、地図の生成などをサポートしています。

主な機能

  • サーバー・マルチクライアント・アーキテクチャによるスケーラビリティ:
    • 同じノードまたは異なるノードにある複数のクライアントが、異なるアクターを制御できます。
  • フレキシブルなAPI。
    • CARLAは強力なAPIを公開しており、ユーザーは交通量の生成、歩行者の行動、天候、センサーなどを含むシミュレーションに関連するすべての側面をコントロールすることができます。
  • 自律走行センサースイート:
    • LIDAR、複数のカメラ、深度センサ、GPSなど、多様なセンサースイートを設定することができます。
  • 計画と制御のための高速シミュレーション:
    • このモードでは、レンダリングを無効にして、グラフィックスを必要としない交通シミュレーションや道路挙動を高速に実行できます。
  • マップ作成:
    • RoadRunnerなどのツールを使って、OpenDrive規格に準拠した独自のマップを簡単に作成できます。
  • トラフィックシナリオのシミュレーション:
    • 当社のエンジンScenarioRunnerにより、モジュール式のビヘイビアに基づいて異なるトラフィック状況を定義し、実行することができます。
      ROSの統合。CARLAはROS-bridgeを介してROSとの統合を提供しています。
  • 自律走行のベースライン:
    • CARLAでは自律走行のベースラインを実行可能なエージェントとして提供しています。その中にはAutoWareエージェントとConditional Imitation Learningエージェントが含まれます。

 

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事例

最小構成のモデルベース開発事例 バックナンバー

A/D、D/Aだけを持った装置にPID制御を載せるという最小構成の制御ユニットをモデルベース開発に則って開発するという事例のお話。 途中からインターフェースがA/D、D/AからCANに変わるという、とんでもない仕様変更をくらう若干事実っぽいエピソードも入る。
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その57【ドライビングシミュレータ⑦】

ついに動かす時。 そして「最小構成のモデルベース開発事例」の最終回でもある。 CARLAにPID制御を組み込めた。 自動車業界で自動運転以外でもPythonの使いどころは多い。 自動テスト環境の一部とか。 コスト構造を意識すると問題点が見えやすい。 これにより何に対して創意工夫をすれば良いかが分かる。 ご拝読ありがとうございました!
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その56【ドライビングシミュレータ⑥】

PID制御が弱い場合、PゲインかIゲインを調整するのが一般的。 しかし、今回はそもそも想定周期が異なっていた。 時間の刻み(タイムスタンプ)が明確であれば、前回値との差で時間差が特定できる。 この時間差を積分単位時間としてPIDの演算に組み込むことができる。 (無事、伏線回収!)
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その55【ドライビングシミュレータ⑤】

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 PID制御の組み込みと、車速の取得ができたので動かす。 PythonAPIを叩きすぎると重くなる。 Sleep関数等を使用して処理の頻度を下げることで回避可能。
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例その54【ドライビングシミュレータ④】

CARLAのサンプルのmanual_control.pyに制御を組み込む際はKeyboardControlクラスの_parse_vehicle_keysメソッドあたりに突っ込めば良い。車速はworld.player.get_velocity()で取得可能。ただし、3次元ベクトルで取得されるのでノルムに変換する必要がある
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その53【ドライビングシミュレータ③】

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 今回はとりあえず起動させるところまで。 CARLAはWindows向け環境はある程度揃っている。 とりあえず、動かす場合はmanual_control.pyがお手頃。
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その52【ドライビングシミュレータ②】

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 今回はPythonAPIについて。 CARLAはPythonAPIを使ってPythonから制御できる。 PythonはDLLを呼び出すことができる。 よって、C言語書かれたPID制御をPythonから利用する場合はDLLにした方が良い。
事例

【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その51【ドライビングシミュレータ①】

今回からオープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 いつもの小芝居でスタート。 オープンソースドライビングシミュレータのCARLA。 自動運転のトレーニング用。 車両だけでなく人も動かせる。
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