AutoRally：一个用于激进自主驾驶的开源平台
机器人学
2018-06-05 v1 系统与控制
摘要
本文介绍 AutoRally，一个 1:5 比例的自主车辆研究机器人试验台。AutoRally 的设计注重鲁棒性、易用性与可复现性，使得一个仅由两人组成、且对机械工程、电气工程与计算机科学知识有限的团队也能构建并操作该试验台，从而在其希望研究的任何领域收集真实世界自主驾驶数据。构建与操作该平台的完整文档以及教程、示例控制器和一份在佐治亚理工自主赛车设施（Georgia Tech Autonomous Racing Facility）收集的驾驶数据集均在线提供。离线估计算法利用自适应有限记忆联合状态无迹卡尔曼滤波器（adaptive limited memory joint state unscented Kalman filter）来确定基于物理的动力学模型参数。本文提出了使用因子图优化方案和用于可行驶路面语义分割的卷积神经网络的在线车辆状态估计方法。所有算法均使用佐治亚理工自主赛车设施赛道上六台 AutoRally 机器人组成的机队所采集的真实世界数据进行测试，并展示了该机器人的能力。
引用
@article{arxiv.1806.00678,
title = {AutoRally An open platform for aggressive autonomous driving},
author = {Brian Goldfain and Paul Drews and Changxi You and Matthew Barulic and Orlin Velev and Panagiotis Tsiotras and James M. Rehg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.00678},
year = {2018}
}