軌道最適化ツールを自動運転AIチャレンジ2024のコースに適用

本記事の要点

最適な走行軌道を生成するツール “global_trajectory_optimization” を自動運転AIチャレンジ 2024 のコースに適用する方法を紹介する
適用したソースコードはこちらに公開中

トラックを走行する上で最適な軌道を生成するツールとして global_trajectory_optimization があります。

“最適” の評価指標として次の選択肢から選ぶことができます。

最短時間軌道の場合

最短距離軌道の場合

なお、最適指標の比較については M.Eguchiさんによるこちらの記事が詳しいです。

下記を実行すれば環境構築できます。少なくとも、自動運転AIチャレンジ 2024 の Docker 環境においては動作することを確認済みです。

git clone git@github.com:Roborovsky-Racers/global_racetrajectory_optimization.git
cd global_racetrajectory_optimization
./setup_env.bash

※Pythonパッケージに関する補足

global_trajectory_optimization 本家の最終更新はやや古く、本家の requirements.txt に従ってインストールしても動作しない可能性があります。そこで、適切なバージョンを requirements.txt に反映させ、Python パッケージのインストールスクリプトをこちらに用意しています。なお、 quadprog を requirements.txt に追加していないのは意図的です。

下記を実行すれば軌道生成が開始されます。

cd /path/to/global_trajectory_optimization
python3 main_globaltraj.py

デフォルトでは最短時間（mintime）の軌道が生成されます。評価指標を変更したい場合はこちらを切り替えてください。

なお、自動運転AIチャレンジ 2024 のトラックの入力データはこちらに格納しています。入力データを生成するにあたり toki-1441さんのこちらの記事に大変助けられました。ありがとうございます。

最適化における設定パラメータはこちらです。私達は左右の壁から少し離れた軌道を生成したかったため、車幅を実際より広めにするなどの変更が加えてあります。あくまで参考値としてご活用ください（本家との差分はこちら）。

※実行に関する補足

本家のリポジトリをそのまま実行すると、 casadi のバージョンが原因（？）か .../casadi/core/function_internal.cpp:1832: 'eval_sx' not defined for IpoptInterface. というエラーが発生します。こちらの Issue に従い、修正を加えてあります。

global_trajectory_optimization を自動運転AIチャレンジ 2024 の環境で実行できるようにするまでにいくつかハードルがあったため記事にしてみました。参考になれば幸いです。

また、先人達の解説記事にも感謝申し上げます。