ログインしてください

文献・情報検索システム

日本語

ENGLISH

ヘルプ

ログインしてください

  • 詳細情報

Design and Implementation of a Modular ROS 2 Framework Integrating Advanced Driver Assistance Capabilities for High-Fidelity Mahindra Thar Vehicle Simulation in Gazebo Classic

書誌事項

カテゴリ(英)Research paper

翻訳

著者(英)1) Rohan D. Kumar, 2) Nithin Nivhar, 3) Mohammed Fahim, 4) Romesh V. Rajashree, 5) Saravanan Ravi
勤務先(英)1) Rajalakshmi Engineering College, 2) Rajalakshmi Engineering College, 3) Rajalakshmi Engineering College, 4) Rajalakshmi Engineering College, 5) Rajalakshmi Engineering College
抄録(英)The integration of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) within modular robotic frameworks presents significant opportunities for scalable autonomous mobility research. This paper introduces a comprehensive ROS 2 Humble-based simulation framework for implementing and evaluating core ADAS functionalities-Lane Keeping Assist (LKA), Adaptive Cruise Control (ACC), Forward Collision Warning (FCW), and Automatic Emergency Braking (AEB)-on a differential-drive robotic platform modeled in Gazebo. Our architecture uniquely combines multi-sensor perception, a dual-SLAM strategy (2D mapping via SLAM Toolbox and dense 3D reconstruction/localization via RTAB-Map), and real-time navigation control using Nav2 within a unified, extensible ROS 2 node graph. The system integrates (i) a URDF/Xacro vehicle equipped with LiDAR, RGB and depth cameras for multimodal perception; (ii) modular AI perception pipelines for lane detection, object recognition and obstacle classification; (iii) control-theoretic ADAS implementations (PID and MPC) for lateral stabilization and adaptive longitudinal regulation; (iv) a Time-to-Collision (TTC) safety module enabling predictive FCW/AEB; and (v) a hierarchical arbitration mechanism that dynamically interfaces with and-under safety-critical conditions-overrides the navigation stack. The architecture is designed with clearly defined topic interfaces, deterministic message flows, and fail-safe prioritization logic to meet real-time constraints; simulation experiments in the Gazebo environment demonstrate robust behavior across dynamic obstacle scenarios, sensor noise profiles and timing stresses. Finally, a computational feasibility analysis on the Raspberry Pi 4 highlights trade-offs between modular and monolithic architectural strategies in latency, scalability and maintainability.

翻訳

検索について

閉じる

検索ボックスの使い方

検索条件は最大5件まで入力可能です。検索ボックスの数は右側の「+」「−」ボタンで増減させることができます。
一つの検索ボックス内に、複数の語句をスペース(全角/半角)区切りで入力した場合、入力した語句の“すべてを含む”データが検索されます(AND検索)。
例)X(スペース)Y →「XかつY(を含む)」

「AND」「OR」プルダウンの使い方

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。
例)X AND Y →「XかつY(を含む)」  X OR Z →「XまたはZ(を含む)」
AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。
例)X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)
AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。
例)W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

検索フィルタの使い方

検索結果の件数が多すぎる場合など、さらに絞り込みしたいときに「検索フィルタ」を使います。各項目にチェックを入れると、その項目が含まれるデータのみに検索結果が絞り込まれます。
各項目後ろの「()」内の数字は、その項目が含まれるデータの件数です。

検索のコツ

著者名で検索するときは、「自動車 太郎」のように、姓名をスペースで区切って入力してください。