Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.15593/2499-9873/2025.4.05
Ключевые слова: 2D map, Overhead camera, urban environment, trajectory, localization, unmanned cars, Carla, двухмерная карта, камера сверху, городская среда, траектория, локализация, беспилотные автомобили
Аннотация: Одним из ключевых компонентов симуляторов для беспилотного транспорта являются виртуальные карты окружающей среды. 2D-карты дают представление о дорогах, полосах движения, перекрестках и других элементах дорожной инфраструктуры. Использование точных и детализированных карт критически важно для правильного функционирования алгоритмоПоказать полностьюв восприятия, навигации и принятия решений беспилотным транспортом. Статья посвящена разработке метода интеграции двухмерной цифровой карты местности в широко используемый симулятор Carla с открытым исходным кодом для исследования автономного вождения. Цель работы заключается в расширении базового функционала симулятора за счет внедрения дополнительного изометрического вида сверху для улучшения восприятия окружающей дорожной обстановки системами компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта современных беспилотных автомобилей, повышения точности их локализации, навигации и планирования траектории движения в сложных городских условиях. В качестве решения предложено добавление специального режима CARLA «без рендеринга» в уже имеющийся набор камер, данный режим представляется собой вид камеры сверху с отображением транспортной инфраструктуры. Разработана эффективная система автоматической съемки и сохранения информативных изображений заданного маршрута по траектории следования транспортного средства в режиме автопилота по предустановленным картам реалистичных городских окружений в симуляторе. Реализован механизм предотвращения обрезки кадров камеры и потери визуальных данных за счет блокировки записи при нулевой начальной скорости автомобиля. Получен программный инструментарий генерации схематических синтетических изображений двухмерных карт, оптимально применимый для обучения нейросетей задачам анализа и интерпретации дорожных ситуаций в системах компьютерного зрения беспилотных автомобилей. Разработанное на базе CARLA-симулятора решение расширяет возможности симулятора, открывая широкие перспективы для научных исследований и разработок в сфере технологий полностью автономного вождения с использованием схематических цифровых двухмерных карт без необходимости сложного и дорогостоящего подключения дополнительных сторонних платформ. One of the key components of simulators for unmanned trans- port are virtual maps of the environment. 2D maps provide a view of roads, lanes, intersections and other elements of road infrastructure. The use of accurate and detailed maps is critical for proper functioning of algorithms for perception, navigation and decision making by unmanned vehicles. This paper is devoted to the development of a method for integrating a two-dimensional digital terrain map into the widely used open-source Carla simulator for autonomous driving research. The aim of the work is to expand the basic functionality of the simulator by introducing an additional isometric view from above to improve the perception of the surrounding road environment by computer vision systems based on artificial intelligence of modern unmanned vehicles, to improve the accuracy of their localization, navigation and trajectory planning in complex urban conditions. As a solution it is proposed to add a special mode CARLA "without rendering" to the already available set of cameras, this mode is a view of the camera from above with the display of transportation infrastructure. An effective system of automatic shooting and saving informative images of a given route along the vehicle trajectory in autopilot mode using pre-set maps of realistic urban environments in the simulator has been developed. The mechanism of preventing camera frame cropping and loss of visual data by blocking recording at zero initial speed of the vehicle is realized. A software toolkit for generating schematic synthetic images of two-dimensional maps, optimally applicable for training neural networks to analyze and interpret traffic situations in computer vision systems of unmanned cars, was obtained. The solution developed on the basis of CARLA simulator extends the capabilities of the simulator, opening wide prospects for research and development in the field of fully autonomous driving technologies using schematic digital 2D maps without the need for complex and expensive connection of additional third-party platforms.
Журнал: Прикладная математика и вопросы управления
Выпуск журнала: №4
Номера страниц: 63-70
ISSN журнала: 24999873
Место издания: Пермь
Издатель: Пермский национальный исследовательский политехнический университет