Önvezető funkciók megvalósítására alkalmas jármű Unreal Engine 4 alapú szimulációja: Self-driving vehicle simulation based on Unreal Engine 4

The development of self-driving, autonomous vehicles is amongst the fastest-developing fields. One of the most important elements of developments in connection with this topic is the processing and the application of vision sensor data. In order to use vision sensor data for environmental perception, neural networks, self-learning algorithms are applied. The calibration of visual sensors and the training of neural networks requires measurements and visual sensor data. The process of sensor data acquisition and training image set creation is time-consuming and cannot be considered as cost-effective. The aim of this paper is to present the creation process of a computer simulation with the purpose of simulating a vehicle mounted with visual sensors. The result of the simulation process is presented through examples and use cases for a specific passenger car and visual sensor. The application of environmental parameters will be separately presented. By the use of the presented computer simulation method, it is possible to replace the time-consuming and expensive measurement and data acquisition processes by a simulated vehicle and sensor model. Kivonat Az önvezető, vagy akár autonóm járművek fejlesztése napjaink hangsúlyos területévé vált. Ezen területen végzett fejlesztések fontos eleme sok egyéb mellett a jármű fedélzeti vizuális szenzoraiból kinyert képinformációk megfelelő feldolgozása és alkalmazása. A képinformációk feldolgozásához neurális hálókra, öntanuló algoritmusokra van szükség. A szenzorok kalibrálásához és a neurális hálók tanításához számos mérésre, képadatra van szükség, melyek előállítása költséges és időigényes feladat. Jelen cikk célja olyan számítógépes szimulációs eljárások létrehozásának bemutatása, amelyek által önvezető funkciók megvalósítására alkalmas járművek képi információkat rögzítő fedélzeti érzékelői pontosan, valósághűen szimulálhatók. A szimulációs eljárások alkalmazása egy meghatározott jármű és szenzor esetében, példákon keresztül kerül bemutatásra. A szimuláció alkalmazásának bemutatása során külön esetként kerül kezelésre a környezeti viszonyok szimulátoron belüli paraméterezhetősége. A szimulált jármű és szenzor által lehetőség nyílik a korábban említett időigényes és költséges folyamatok szimulációval történő kiváltására – a vizuális szenzorok kalibrációja és a képadatgyűjtés lehetővé válik szimulációk használatával. &nbsp

GPS Based Navigation and Mobile Base Station of a Mobile Robot Platform

One of the central challenges of today is to increase the degree of automation of the available systems and equipment in a sustainable way. This paper presents the development of an outdoor mobile robot platform navigation method, including an on-board unit and a mobile base station to support the operation of the ZalaZone Automotive Proving Ground in Zalaegerszeg, Hungary, by precise, automated deployment of traffic cones. Currently, traffic cone handling is a time- and labor-intensive job. Its automation saves a significant amount of human resources. As a first step, the technical requirements of the problem have been defined. Then, the navigation system that met the pre-defined requirements has been implemented. This paper presents the detailed development of this navigation system, including a description of the test phases as well. As part of the development process, the operation of a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver corrected by Real-Time Kinematic (RTK) is presented, supported by a small, low-power mobile base station, followed by a description of the applied hardware and software components, alongside with the alignment and further development of these components to achieve centimeter-accurate positioning. The Network Transport of Radio Technical Commission for Maritime Services (RTCM) via Internet Protocol (NTRIP) server facilitates the communication between the onboard unit and the base station via a 5G network. This work is continued by a detailed description of the autopilot system on the robotic platform, including the tools and software used for this purpose. The calibration process of the navigation system is described as well. Finally, the results and observations gained during the test are summarized and analyzed. These results have shown that the addition of an RTK system has highly increased the accuracy of a general GNSS receiver. In addition, these results underline the crucial role of 5G networks in the case of automated mobile applications