Remote Lab: A Remote Autonomous Driving Application Testing Platform

Abstract

실제 자율주행차 연구는 가장 단순한 자율주행차 플랫폼조차도 높은 기 준제조단가로 인해 자동차 산업 대기업(예: 현대, 테슬라)이나 자동차 하 드웨어 제조업체(예: NVIDIA, Bosch)와 관련 연구자들이 아니고선 종종 접근할 수 없습니다. 원격랩의 주요 기능은 자율주행 분야에서 초급 또는 중간 수준의 지식만 가질 수 있는 사용자에게 초점을 맞춰 원격 실험 플랫폼에 일반 대중이 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 본 연구에서는 Remote Lab의 아키텍 처, 다양한 기능 및 Remote Lab 개발과 관련된 문제에 대한 개요를 제 공합니다. 추가로 플랫폼에 활용되는 기본 로컬라이제이션 알고리듬인 NDT (Normal Distributions Transform) 매칭에 대한 심층 분석은 일관되고 강력한 로컬라이제이션과 관련된 알고리듬의 약점을 논의합니다.

Real-world autonomous vehicle research is often inaccessible to researchers outside of those related to automotive industry giants (i.e. Hyundai, Tesla) or automotive hardware manufacturers (i.e. NVIDIA, Bosch) due to the high baseline costs of creating even the simplest autonomous vehicle platform. Remote Labs primary function is to provide access to a remote experimentation platform to the general public, with a focus on users who may only have a beginner or intermediate level of knowledge in the field of autonomous driving. This work presents Remote Labs architecture, its various features, and an overview of issues relating to the development of Remote Lab. Additionally, an in-depth analysis of the primary localization algorithm utilized on the platform, Normal Distributions Transform (NDT) matching, discusses the algorithms weaknesses with respect to consistent and robust localization.