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J-GLOBAL ID:202102231383310524   整理番号:21A2568775

ROSフレームワークを用いた自律道路車両のためのウェイポイント追跡コントローラ【JST・京大機械翻訳】

A Waypoint Tracking Controller for Autonomous Road Vehicles Using ROS Framework
著者 (9件):
資料名:
巻: 20  号: 14  ページ: 4062  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7015A  ISSN: 1424-8220  CODEN: SENSC9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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自動運転システム(ADS)は,安全で,効率的で快適な運転経験を達成するために,ロバストでスケーラブルな制御システムを必要とする。自律車両のためのほとんどのグローバル計画者は,出力として,追跡する一連の方法を提供する。本論文は,ロボット操作システム(ROS)ベースの自律誘導車両のためのモジュール型でスケーラブルな方法ポイント追跡制御装置を提案した。提案した制御装置は,その方法点の円滑な補間を実行し,都市環境(最大50km/h)における高速でさえ,ロバスト軌道追跡を確実にするための最適制御技術を使用する。位置確認システムとアクチュエータの遅れを制御ループで補償し,システムを安定化した。前進速度を速度プロファイラを用いて経路特性に適応させた。コントローラは,多様なシミュレータと実際の車両で用いるために,システムへのスケーラビリティと輸出性を提供するROSパッケージとして実装されている。著者らは,この制御装置の結果を,新規および超現実的CARLAシミュレータを用いて示し,他の標準および最先端の軌道追跡制御装置との比較を行った。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
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データ通信  ,  電装品  ,  電気式制御機器  ,  自動車事故,交通安全  ,  ロボットの運動・制御 
引用文献 (55件):
  • Barea, R.; Bergasa, L.M.; Romera, E.; López-Guillén, E.; Pérez, O.; Tradacete, M.; López, J. Integrating State-of-the art CNNs for Multi-Sensor 3D Vehicle Detection in Real Autonomous Driving Enritonments. In Proceedings of the 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Auckland, New Zealand, 27-30 October 2019; pp. 1425-1431.
  • Barea, R.; Pérez, C.; Bergasa, L.M.; Romera, E.; Molinos, E.; Ocaña, M.; López, J. Vehicle Detection and Localization using 3D Lidar Point Cloud and Image Semantic Segmentation. In Proceedings of the 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Maui, HI, USA, 4-7 November 2018; pp. 3481-3486.
  • Kendall, A.; Hawke, J.; Janz, D.; Mazur, P.; Reda, D.; Allen, J.-M.; Lam, V.-D.; Bewley, A.; Shah, A. Learning to drive in a day. In Proceedings of the 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, 20-24 May 2019; pp. 8248-8254.
  • Ort, L.; Paull, L.; Rus, D. Autonomous Vehicle Navigation in Rural Environments without Detailed Prior Maps. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, Australia, 21-25 May 2018; pp. 2040-2047.
  • Zheng, L.; Li, B.; Zhang, H.; Shan, Y.; Zhou, J. A High-Definition Road-Network Model for Self-Driving Vehicles. Int. J. Geo-Inf. 2018, 7, 417.
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