ForzaETH Race Stack——基于全商用现货硬件的缩放比例自动驾驶头对头竞速
机器人学
2025-02-06 v2 软件工程
系统与控制
系统与控制
摘要
机器人领域的自动驾驶竞速结合了高速动力学与可靠性及实时决策的需求。尽管此类竞速将软件和硬件推向极限，但许多现有的全系统解决方案需要复杂的定制硬件和软件，并且由于财务和安全限制，通常侧重于计时赛而非完全不受限的头对头竞速。这限制了其可复现性，使得相关进展和复现主要对在机械、电气和机器人领域具备全面专业知识的资源充足实验室才具可行性。对自动驾驶领域感兴趣但在上述某一领域仅有部分经验的研究人员，需要花费大量时间进行熟悉和整合。ForzaETH Race Stack 通过提供一个为 F1TENTH（一项 1:10 缩放比例的头对头自动驾驶竞速比赛）设计的自动驾驶竞速软件平台来填补这一空白，该平台通过使用商用现货硬件简化了复现过程。这种方法增强了自动驾驶竞速的竞技性，并为该领域的研究与开发提供了一个易于访问的平台。ForzaETH Race Stack 的设计考虑了模块化和操作易用性，允许针对赛道摩擦力和布局等各种环境条件进行定制和适应。该软件栈能够处理计时赛和头对头竞速，通过多次赢得官方 F1TENTH 国际比赛，证明了其在领域内的有效性、鲁棒性和适应性。
引用
@article{arxiv.2403.11784,
title = {ForzaETH Race Stack -- Scaled Autonomous Head-to-Head Racing on Fully Commercial off-the-Shelf Hardware},
author = {Nicolas Baumann and Edoardo Ghignone and Jonas Kühne and Niklas Bastuck and Jonathan Becker and Nadine Imholz and Tobias Kränzlin and Tian Yi Lim and Michael Lötscher and Luca Schwarzenbach and Luca Tognoni and Christian Vogt and Andrea Carron and Michele Magno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11784},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted at the Journal of Field Robotics