[論文レビュー] LGSVL Simulator: A High Fidelity Simulator for Autonomous Driving

Guodong Rong, Byung Hyun Shin+15 more|arXiv (Cornell University)|May 7, 2020

Autonomous Vehicle Technology and Safety参考文献 20被引用数 48

ひとこと要約

LGSVL Simulatorは、AutowareとApolloと連携し、カスタマイズ可能なセンサとHDマップをサポートし、SIL/HILテストおよび合成データ生成を可能にする、Unityベースのオープンソースの高忠実度自動運転シミュレータである。

ABSTRACT

Testing autonomous driving algorithms on real autonomous vehicles is extremely costly and many researchers and developers in the field cannot afford a real car and the corresponding sensors. Although several free and open-source autonomous driving stacks, such as Autoware and Apollo are available, choices of open-source simulators to use with them are limited. In this paper, we introduce the LGSVL Simulator which is a high fidelity simulator for autonomous driving. The simulator engine provides end-to-end, full-stack simulation which is ready to be hooked up to Autoware and Apollo. In addition, simulator tools are provided with the core simulation engine which allow users to easily customize sensors, create new types of controllable objects, replace some modules in the core simulator, and create digital twins of particular environments.

研究の動機と目的

• AutowareとApolloなどの主要ADスタックと統合された、高忠実度でオープンソースの自動運転シミュレータを実証する。
• 研究開発を支援するためのセンサーのカスタマイズ、デジタルツイン環境、HDマップツールの紹介。
• 柔軟で拡張可能なフレームワークを通じたエンドツーエンドのテスト、データ生成、シナリオベースの評価を可能にする。

提案手法

• フォトリアリスティックなレンダリングとフルスタックのシミュレーションエンジンのために、HDRPを搭載したUnityゲームエンジンを使用する。
• LGSVLをAutowareとApolloへ接続するために、ROS、ROS2、Cyber RTと連携する通信ブリッジを提供する。
• intrinsic/extrinsicパラメータをカスタマイズし、プラグインセンサーを追加するためのJSONによる編集可能なセンサー構成を提供する。
• 外部車両ダイナミクスモデルを統合するためにFMI、IPC、または共有ライブラリをサポートする。
• Apollo HD Map、Lanelet2、OpenDriveなどの形式でHDマップの作成・編集・エクスポートを可能にする。
• Python APIによるシナリオスクリプティングと、再現性のあるテストのための決定論的物理を有効にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 柔軟なブリッジを通じて、高忠実度のシミュレータを既存のオープンソース自動運転スタック（AutowareとApollo）と統合するにはどうすればよいか。
• RQ2 LGSVLはエンドツーエンドおよびモジュールレベルのADテストを支援するために、豊富なセンサスイートとHDマップをシミュレートできるか。
• RQ3 デジタルツインとシナリオ生成は、認識・計画・制御テストをどの程度加速できるか。
• RQ4 SIL/HILテストおよびMLトレーニング用の合成データ生成に対するシミュレータの有効性はどの程度か。
• RQ5 デジタルツインとSCENIC生成シナリオが、有用な実世界のテストケースの特定においてどのような役割を果たすか。

主な発見

• LGSVLはROS、ROS2、Cyber RTへのブリッジを備えたエンドツーエンドのシミュレーションを提供し、AutowareとApolloとの統合を可能にする。
• エンジンはカスタマイズ可能なセンサー、車両ダイナミクスインターフェース、および外部ダイナミクスモデルのFMIベースの共同シミュレーションをサポートする。
• HDマップは、クロススタック互換性のためにApollo HD Map、Lanelet2、OpenDrive形式で作成・編集・エクスポート/インポートできる。
• 実在場所のデジタルツイン（例：GoMentum Station）とSCENIC駆動のシナリオ生成は、広範なシナリオ網羅性と実施設への移行を可能にする。
• このプラットフォームはSIL/HILテストと合成データ生成をサポートし、認識トレーニング用の正解ラベルと強化学習のためのOpenAI Gym統合を含む。