Automated driving technologies promise substantial improvements in transportation safety, efficiency, and accessibility. However, ensuring the reliability and safety of Autonomous Vehicles in complex, real-world environments remains a significant challenge, particularly during the early stages of software development. Existing software development environments and simulation platforms often either focus narrowly on specific functions or are too complex, hindering the rapid prototyping of small proofs of concept. To address this challenge, we have developed the APIKS automotive platform, a modular framework based on ROS2. APIKS is designed for the efficient testing and validation of autonomous vehicle software within software-defined vehicles. It offers a simplified, standards-based architecture designed specifically for small-scale proofs of concept. This enables rapid prototyping without the overhead associated with comprehensive platforms. We demonstrate the capabilities of APIKS through an exemplary use case involving a Construction Zone Assist system, illustrating its effectiveness in facilitating the development and testing of autonomous vehicle functionalities.


翻译:自动驾驶技术有望显著提升交通安全性、效率与可及性。然而,在复杂现实环境中确保自动驾驶车辆的可靠性与安全性仍是一项重大挑战,尤其在软件开发的早期阶段。现有的软件开发环境与仿真平台往往要么功能范围狭窄,要么过于复杂,阻碍了小规模概念验证的快速原型设计。为应对这一挑战,我们开发了APIKS汽车平台,这是一个基于ROS2的模块化框架。APIKS专为在软件定义汽车中高效测试与验证自动驾驶软件而设计,它提供了一种简化的、基于标准的架构,专门针对小规模概念验证场景。这使得开发者能够在不承担全功能平台开销的情况下实现快速原型开发。我们通过一个施工区域辅助系统的典型用例展示了APIKS的能力,证明了其在促进自动驾驶功能开发与测试方面的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
2+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员