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以Autoware實現自駕系統與實車驗證

為了解決velodyne光達的問題，作者郭政玹 這樣論述：

隨著世界即將進入電動車時代，自駕車在蓬勃發展中，而在自駕系統中，資料來源的接收、處理及發送，各種模塊的整合更是自駕車能否成功運作的關鍵因素。除了各模塊單獨運作之外，在資訊的整合應用上也是一門學問；倘若依照傳統獨立設計各子系統的方式來建構自駕車系統，其在多感測資料的整合上將會相當複雜且困難。尤其在通道的設定上會有占用的問題，且若要額外新增或移除某些功能時，更需要重新設計整個系統的程式流程。此外，當系統某些部分遺失資訊或發生失效時，系統極有可能直接停擺，甚至使自駕車發生危險，而不是失去某一個功能這麼簡單而已。有鑑於此，本論文主要發展一套以Autoware來實現自駕系統與實車驗證，其目的在於清楚闡

述如何將各種不同的車用感知器，如光學雷達、車載影像鏡頭、差分率全球定位系統(DGPS)等設備進行整合，並實現於車載嵌入式系統。首先，本論文利用機器人操作系統(ROS)使感測元件彼此共享資料，解決通道衝突的問題，同時搭配Autoware的介面來建立自駕車整合系統的應用框架，其內容包含基於SLAM技術之高精地圖建置、車輛定位、路徑規畫、車輛控制等。此外，本論文亦整合一套車道線與道路環境物件辨識演算法於車規嵌入式系統中，其中利用LaneNet網路來實現車道線辨識，及Yolo v5網路架構來作為環境物件的辨識，最後透過Nvidia AGX嵌入式系統並搭配ROS系統實現系統整合與應用。最終本系統已實際搭

載於一輛市售實車上進行功能驗證，實現一套自主化的自駕系統。

基於深度模仿學習的雙輪移動機器人之無地圖式光達導航控制

為了解決velodyne光達的問題，作者胡育晨 這樣論述：

導航控制是自主式移動機器人的核心功能之一，其可讓機器人在工作環境中完成移動控制及迴避障礙物的任務。現有的導航控制技術大多是基於已知的環境地圖來進行，若在未知環境中或沒有當前的環境地圖情況下，則機器人需要先進行地圖建置程序後，才能開始執行導航控制任務。為了克服此限制，本論文提出一種基於深度模仿學習的雙輪移動機器人之無地圖式光達導航控制系統，其直接使用光達感測器資訊與目標點座標資訊進行數據驅動控制。透過所提出的深層卷積網路模型，即可輸出移動控制命令，且不需要環境地圖資訊及調整導航演算法的參數，即可達成在動態或未知環境中移動機器人導航控制。在訓練數據集的收集上，我們透過人工操控方式，操控雙輪移動機

器人進行避障移動，並將光達感測器資訊、目標點相對座標 訊及移動控制命令記錄下來，且透過資料擴增來增加數據集的數據數量。在網路模型設計中，所提出的CNN模型包括一個光達訊號卷積模塊與一個移動預測模塊，用來提取光達資訊特徵及機器人的移動行為預測。在模型訓練中，透過我們人工給予的專家策略，將輸入的光達感測器資訊與目標點座標資訊經過端到端模仿學習映射出移動控制命令。實驗結果顯示，所提出的雙輪移動機器人之無地圖式光達導航控制系統可以在現有的環境中安全地導航，也能在未知環境中或沒有當前的環境地圖情況中達到80%的成功率導航到目標點座標，其導航效果與專家策略相近證明提出的系統可以克服此限制。