Facilitating Automatic Setup in a Robotised Test Framework for Autonomous Vehicles by Path Planning and Real-Time Trajectory Generation

The research in the field of autonomous vehicles and self-driving carsis growing at a rapid pace and strong initiatives are being taken to verifythe capability and functionality of such autonomous vehicles.Withcontinuous development being carried out in the field of AdvancedDriver Assist Systems (ADAS) and Autonomous Drive (AD) functions,ensuring safety, robustness and reliability of these functions is challengingand it requires advanced ways of verification and testing beforethese functions are deployed on the vehicle and delivered to thecustomer. Testing of these modern features can be done either on testtrack, real driving roads or in simulations by Computer Aided Engineering(CAE) . But testing a high-risk scenario in the real-worldwould be challenging due to safety concerns. Also, high regressionand continuous testing requires a test framework where the developmentand testing can be done in an efficient way.At Volvo Cars, it is envisioned that the best approach to test theAD vehicles is by subjecting the vehicle under test to several high riskscenarios by simulation based engineering and replicate the subset ofthese tests on a closed-loop test framework developed on the test track.This thesis is a part of FFI Funded Research Project called CHRONOS2where Volvo Car Corporation and other project partners aim to developthe closed-loop test framework for verification of AD Vehicles.This thesis work focuses on ensuring efficient and reproducible testingin the said test framework by accurate path planning and trajectorygeneration to drive the multiple test objects to their starting positionsin an unstructured test environment. The algorithm developedfor path planning should also ensure the generation of a safe path inreal-time for the test objects in case of failure or error in the test framework.The path-planning algorithm has been successfully implementedtaking the unstructured environment and vehicle dimensions into considerationresulting in a safe path avoiding obstacles and satisfyingnonholonomic constraints of the vehicle. The implemented architectureutilizes the parallel-process framework of Robot Operation System(ROS) and results in a algorithm which can run in real-time.Forskningen inom autonoma fordon och självkörande bilar växer i snabb takt och starka initiativ vidtas för att verifiera kapaciteten och funktionaliteten hos sådana autonoma fordon. Den kontinuerliga ut- vecklingen inom avancerade förarstödssystem (ADAS) och autonoma enheter (AD) gör det utmanande att garantera säkerhet, robusthet och tillförlitlighet för dessa funktioner och avancerade kontroller och tes- ter krävs innan dessa funktioner kan användas på fordonet och leve- reras till kunden. Testning av dessa moderna funktioner kan göras an- tingen på provspår, på riktiga vägar eller i simuleringar via “Compu- ter Assisted Engineering” (CAE). Att testa ett högriskscenario i verk- ligheten är svårt på grund av säkerhetshänsyn. Dessutom kräver hög regression och kontinuerlig provning ett testramverk där utveckling och testning kan ske på ett effektivt sätt. Volvo Personvagnar anser att det bästa sättet att testa AD-fordon är att låta fordonet testas under flera högriskscenarier via simuleringsba- serad teknik och replikera en delmängd av dessa test på en provspår. Detta examensarbete är en del av det FFI-finansierade forskningspro- jektet CHRONOS2, där Volvo Car Corporation och andra projektpart- ners utvecklar ett ramverk för verifiering av AD-fordon. Examensar- betet fokuserar på att säkerställa effektiv och reproducerbar testning i nämnda testramverk genom noggrann vägplanering och bangenere- ring för att driva testobjekten till sina startpositioner i en ostrukture- rad testmiljö. Den algoritm som utvecklats för vägplanering bör också säkerställa att en säker väg genereras i realtid för testobjekten om fel uppstår i ramverket. Banplaneringsalgoritmen har implementerats framgångsrikt med hänsyn till ostrukturerad miljö och fordonsdimensioner vilket resulte- rar i en säker väg som undviker hinder och uppfyller icke-holonoma begränsningar hos fordonet. Den implementerade arkitekturen använ- der parallellprocessramverket för Robot Operation System (ROS) och resulterar i en algoritm som kan köras i realtid