統一自律スタック（Unified Autonomy Stack）

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統一自律スタック（Unified Autonomy Stack）

統一自律スタック（Unified Autonomy Stack）

統一自律スタックは、認識・計画・ナビゲーションを統合したロボット自律システムのアーキテクチャです。Autonomous Robots Labで開発・フィールド検証されたコアアルゴリズム群と、ドライバ、ユーティリティ、シミュレーションやテスト用ツール群をまとめ、マルチローターなど複数の機体構成に対応する汎用的な自律運用の設計図を提供します（コンテナ化やCUDA対応の環境定義を含む）。

https://github.com/ntnu-arl/unified_autonomy_stack

概要

Unified Autonomy Stackは、認識（Perception）、経路計画（Planning）、ナビゲーション（Navigation）を一つのスタックとして統合したリポジトリです。Autonomous Robots Labで実機・フィールド試験を経たアルゴリズムと、それらを動かすためのドライバやユーティリティ、シミュレーション用の環境定義を含み、マルチローターなど複数のプラットフォームに適用可能な汎用性のある自律アーキテクチャを目指しています。DockerfileでのGPU（CUDA/PyTorch）対応やROS1ベース環境の定義など、再現性のある実験環境構築にも配慮しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 26
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 26
  • コミット数: 6
  • ファイル数: 35
  • メインの言語: Shell

主な特徴

  • 認識・経路計画・ナビゲーションを統合したモジュール群とドライバを含む自律スタック。
  • Dockerによる環境再現（CUDA/PyTorch 対応）とROS1ベースの環境定義。
  • マルチローターなど複数プラットフォーム向けに設計された抽象化レイヤー。
  • シミュレーション・テスト用ツールを含み、実機でのフィールド検証を想定。

技術的なポイント

このスタックは、ロボット自律性を構成する主要要素をモジュール化して統合する設計思想に基づいています。Perception部ではセンサー（カメラ、LiDAR、IMUなど）からのデータを前処理・融合し、検出や地図生成に必要な情報を抽出するパイプラインを想定しており、計算負荷の高い処理はGPU（PyTorch利用想定）で加速できるようDockerfile.cuda_pytorchを用意しています。Planning/Navigationは、グローバルな経路計画とローカルな軌道生成・衝突回避を分離した典型的なアーキテクチャを採り、ROSメッセージやトピックによる疎結合なコンポーネント間通信で構成されます。ROS1ベースの互換レイヤ（Dockerfile.ros1_base）を持ち、既存のROSノード群と統合しやすい点も重要です。

また、リポジトリ構成にはドライバやユーティリティ、シミュレーション用設定が含まれており、現場試験を想定したログ取得・再生やパラメータ管理のための.envやスクリプトが配置されています。設計上の注目点としては、プラットフォーム非依存の抽象化（機体モデルやセンサーモデルを切り替え可能にするインタフェース）、コンテナによる再現可能な実行環境、GPU加速によるリアルタイム性の担保、そしてフィールドでの堅牢性を高めるためのモジュール単位のテスト/シミュレーションが挙げられます。現状コミット数やファイル数から見ると、リポジトリはベースラインとしての土台が整えられている段階で、実装やドキュメントの追加・拡張により研究・実装の幅を広げていく余地があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env: file
  • .github: dir
  • .gitignore: file
  • Dockerfile.cuda_pytorch: file
  • Dockerfile.ros1_base: file

…他 30 ファイル

まとめ

研究と実機運用をつなぐ汎用的な自律システム基盤。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Unified Autonomy Stack

Welcome to the documentation for the Unified Autonomy Stack. This stack presents an autonomy architecture integrating perception, planning, and navigation algorithms developed and field tested at the Autonomous Robots Lab across robot configurations. The stack consists of the software for the core algorithms along with drivers, utilities, and tools for simulation and testing. We currently support rotary-wing (e.g., multirotor)…