[論文レビュー] MuSHR: A Low-Cost, Open-Source Robotic Racecar for Education and Research

Siddhartha S Srinivasa, Patrick Lancaster+9 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2019

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 2被引用数 45

ひとこと要約

MuSHR は、教育と研究のための低コスト・オープンソースのロボット競技車プラットフォームで、フルスタックのハードウェア/ソフトウェアと幅広いアクセスを実現する詳細なチュートリアルを備えています。

ABSTRACT

We present MuSHR, the Multi-agent System for non-Holonomic Racing. MuSHR is a low-cost, open-source robotic racecar platform for education and research, developed by the Personal Robotics Lab in the Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering at the University of Washington. MuSHR aspires to contribute towards democratizing the field of robotics as a low-cost platform that can be built and deployed by following detailed, open documentation and do-it-yourself tutorials. A set of demos and lab assignments developed for the Mobile Robots course at the University of Washington provide guided, hands-on experience with the platform, and milestones for further development. MuSHR is a valuable asset for academic research labs, robotics instructors, and robotics enthusiasts.

研究の動機と目的

• 民主化されたロボティクス：教育と研究のために手頃でオープン、組み立てが容易なレースカー・プラットフォームを提供する。
• 詳細なドキュメントとチュートリアルを備えた包括的なエンドツーエンドのハードウェア/ソフトウェア・スタックを提供する。
• ローカライゼーション、プランニング、制御モジュールをすぐに実行できる形で、大学の講義と研究をサポートする。
• マルチロボットと自律ナビゲーションの文脈での迅速なプロトタイピングと実験を可能にする。

提案手法

• 市販部品から構成され、詳しい組み立て手順を備えたハードウェア。
• RGBDカメラ（Intel RealSense D435i）とLIDAR（YLDAR X4）を含む四つのセンサ認識スタック。
• onboard 計算用の Nvidia Jetson Nano と、一般的な RC バッテリーに適合する電源/サブシステム。
• 感知インターフェース、制御モジュール、ESC インタフェース、ローカライゼーションモジュールの4つの主要コンポーネントからなるソフトウェア・スタック。
• 地図ベースの障害物回避を備えた静的/動的軌道計画が可能な自律モデル予測制御器（mushr_rhc）。
• Prior work から適応した粒子フィルタに基づくローカライゼーションモジュールを、ROSベースのナビゲーション・スタックに統合。
• センサ用のオープンソースROSインタフェースと、ゲームコントローラによるテレオペレーションサポート、セーフティ/バックアップ制御を提供。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 教育と研究に適した完全に機能する自律レースカー・プラットフォームの費用感はどの程度か。
• RQ2 低コストのスタックで、より高価な対抗機と同等のローカライゼーション、プランニング、制御アルゴリズムをサポートできるか。
• RQ3 MuSHR プラットフォームは、モバイルロボット、ローカライゼーション、自律ナビゲーションに関する大学の講義での教育ツールとしてどれくらい効果的か。
• RQ4 オープンなドキュメンテーションとチュートリアルが、プラットフォームの広範な普及と貢献を可能にする上でどのような影響を与えるか。

主な発見

• MuSHR は基準費用 $600、レーザースキャナーとRGBDカメラを追加すると約 $900 となり、同等の MIT 系のセットアップよりかなり安価である。
• プラットフォームは Nvidia Jetson Nano を採用しており、ローカライゼーション、プランニング、機械学習タスクを低コストで実行可能にしている。
• MuSHR は ROS インタフェースとテレオペレーションサポートを備えた四センサ認識スタック（RGBDカメラ、LIDAR、バンパー）を含む。
• 四つのコンポーネントからなるソフトウェア・スタックにより、感知、制御（自律モデル予測制御を含む）、ESC インタフェース、粒子フィルターによるローカライゼーションを実現。
• オープンで広範なドキュメンテーションと動画ベースのビルドガイドが提供され、迅速な展開と教育を支援。
• MuSHR は UW のコース（CSE 490R, CSE 571, EE P 545）に組み込まれ、ローカライゼーション、制御、プランニングの実験に使用されている。
• このプラットフォームは、高校レベルから大学レベルまでの教育と研究を可能にすることを目指し、継続的なチュートリアルとコミュニティ主導の開発が進行中である。