自律走行ビジュアルクルーズ競技(Autonomous Vehicle Visual Cruise Competition)

AI/ML

概要

このリポジトリは「Autonomous-Vehicle-Visual-Cruise-Competition」という名称から、カメラ画像を用いて車両やロボットを自律走行させる競技向けのソフトウェア群をまとめたものと推定されます。主要ファイルはC++で実装されており、撮影制御(shoot_…)、追跡(track_tag)に関するディレクトリや複数のシェルスクリプトが含まれます。READMEには動作画面のスクリーンショットがあり、実機での視認・デバッグを想定した構成です。実戦的な競技参加や自律走行プロトタイプの土台として利用できる内容になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 22
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 22
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: C++

主な特徴

  • C++で実装された視覚処理/制御系モジュール群を収録
  • 撮影制御(shoot_cmd 系)とタグ追跡(track_tag)を分離したモジュール構成
  • 実行用シェルスクリプトを同梱し、実地検証を想定したワークフローを用意
  • READMEに実行結果のスクリーンショットがあり動作イメージが確認可能

技術的なポイント

READMEやファイル構成から推定すると、本リポジトリはリアルタイム性を求める自律走行競技用途に合わせて設計されています。典型的な処理パイプラインは「画像取得 → 前処理(リサイズ、色空間変換、平滑化) → 検出(色領域、輪郭、タグ検出) → 追跡(バウンディングボックスの更新、ID管理) → 制御コマンド生成(舵角やスロットルの算出)→ 出力(シリアルやソケット送信)」の流れです。本リポジトリでは shoot_cmd や track_tag といったディレクトリ名から、撮影・撮像の制御ロジックとタグ(マーカー)ベースの追跡機能が独立して実装されていることが伺えます。

C++採用はリアルタイム処理と低レイテンシ実装を重視している証左で、OpenCVを中心とした画像処理ライブラリの利用が想定されます。タグ追跡では ArUco や QR/AprilTag のようなマーカーベース検出が使われることが多く、カメラキャリブレーション情報を用いた距離・角度推定(姿勢推定)も実装可能です。制御面では、検出結果からPIDや単純な比例制御により舵角・速度指令を生成し、shoot 系スクリプトでハードウェアへ出力する流れが自然です。

性能面では以下の点が重要になります:

  • ROI限定や解像度調整による処理負荷削減
  • マルチスレッド(取得スレッド/処理スレッド/通信スレッド)の分離によるフレーム落ち防止
  • ノイズ対策(モルフォロジー処理、ヒストグラム均一化)
  • 追跡のためのカルマンフィルタやオプティカルフローの併用
  • 実機検証用ログ出力と可視化(デバッグ画像保存)

これらは小規模な競技プロジェクトとして妥当な実装方針で、C++のままROSや他のミドルウェアと連携させることで拡張性を高めることができます。READMEにある画像はアルゴリズムの可視化(検出ボックスや軌跡)に活用されており、調整・チューニングに便利です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • README.md: file
  • conflect.sh: file
  • shoot_cmd: dir
  • shoot_new.sh: file
  • track_tag: dir

…他 4 ファイル

(上記はリポジトリに含まれる主要要素の抜粋です。shoot_cmd は撮影/出力コマンド関連、track_tag はタグ検出・追跡のソースが入っている想定です。)

使い方の提案(実践的アドバイス)

  • 事前準備:カメラのキャリブレーションを行い、内部パラメータをコードに反映することで距離推定精度が向上します。
  • 実行:同梱スクリプトを利用してカメラ入力→処理→出力の一連を確認。問題があればログ画像を出力して原因を解析します。
  • チューニング:閾値やフィルタサイズ、PIDゲインは環境(照明、背景)依存なので現地で反復試験を実施してください。
  • 拡張:物体検出に学習ベース(YOLO等)を導入すると多様なターゲットに対応できますが、計算コストとリアルタイム性のトレードオフに注意してください。

まとめ

実戦的な視覚ベース自律走行競技の出発点として有用なC++実装群。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋: