diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml index f0bfb44..0466ca8 100644 --- a/.pre-commit-config.yaml +++ b/.pre-commit-config.yaml @@ -8,6 +8,7 @@ repos: - id: end-of-file-fixer - id: mixed-line-ending - id: trailing-whitespace + args: [--markdown-linebreak-ext=md] - repo: https://github.com/igorshubovych/markdownlint-cli rev: v0.33.0 @@ -26,7 +27,7 @@ repos: - id: yamllint # - repo: https://github.com/tcort/markdown-link-check - # rev: v3.12.2 - # hooks: - # - id: markdown-link-check - # args: [--quiet, --config=.markdown-link-check.json] + # rev: v3.12.2 + # hooks: + # - id: markdown-link-check + # args: [--quiet, --config=.markdown-link-check.json] diff --git a/.prettierignore b/.prettierignore new file mode 100644 index 0000000..dd44972 --- /dev/null +++ b/.prettierignore @@ -0,0 +1 @@ +*.md diff --git a/docs/course/perception.md b/docs/course/perception.md index 7887eff..2ad92a5 100644 --- a/docs/course/perception.md +++ b/docs/course/perception.md @@ -9,23 +9,17 @@ 自動運転車両では、障害物を認識するために様々なセンサーが使用されます。代表的なセンサーには以下のものがあります： 1. **LiDAR（Light Detection and Ranging）**: - - - レーザー光を発射し、物体に当たって戻ってくるまでの時間を測定することで距離を計測します。 - - 高精度な3D点群データを生成し、周囲の環境を詳細に把握できます。 - + - レーザー光を発射し、物体に当たって戻ってくるまでの時間を測定することで距離を計測します。 + - 高精度な3D点群データを生成し、周囲の環境を詳細に把握できます。 2. **カメラ**: - - - 光学センサーを使用して画像を取得します。 - - 画像を用いて物体認識、車線検出、交通標識認識などを行います。 - + - 光学センサーを使用して画像を取得します。 + - 画像を用いて物体認識、車線検出、交通標識認識などを行います。 3. **レーダー（Radio Detection and Ranging）**: - - - 電波を発射し、反射して戻ってくるまでの時間を測定します。 - - 長距離の障害物検出に優れ、悪天候でも安定した性能を発揮します。 - + - 電波を発射し、反射して戻ってくるまでの時間を測定します。 + - 長距離の障害物検出に優れ、悪天候でも安定した性能を発揮します。 4. **超音波センサー**: - - 超音波を発射し、反射して戻ってくるまでの時間を測定します。 - - 近距離の障害物検出に適しており、駐車支援システムなどに利用されます。 + - 超音波を発射し、反射して戻ってくるまでの時間を測定します。 + - 近距離の障害物検出に適しており、駐車支援システムなどに利用されます。 今回、lidarを用いた障害物検知を扱うために簡易lidarシミュレータを作成しました。 diff --git a/docs/course/velocity_planning.md b/docs/course/velocity_planning.md index 95799d6..bd67db1 100644 --- a/docs/course/velocity_planning.md +++ b/docs/course/velocity_planning.md @@ -158,7 +158,7 @@ twist: 次に、車両が目標の速度になるように車両の速度を制御してみましょう。 現在の速度v_nowと目標の速度v_targetの差にゲインk_pをかけたものを加速度入力aとする比例制御を用いることを考えます。 -$$ a = k*{\text{p}} \cdot (v*{\text{target}} - v\_{\text{now}}) $$ +$$ a = k_{\text{p}} \cdot (v_{\text{target}} - v_{\text{now}}) $$ 以下に速度の比例制御を行うノードのサンプルを用意しました。 @@ -203,7 +203,7 @@ ros2 run plotjuggler plotjuggler 最後に以下の比例ゲインk_pを0.5から5.0に修正して、車両速度の収束速度を比べてみましょう。 -$$ a = k*{\text{p}} \cdot (v*{\text{target}} - v\_{\text{now}}) $$ +$$ a = k_{\text{p}} \cdot (v_{\text{target}} - v_{\text{now}}) $$ ```bash ros2 run autoware_practice_course p_controller --ros-args -p kp:=5.0 -p target_velocity:=1.0 diff --git a/docs/development/main-module.ja.md b/docs/development/main-module.ja.md index 83163a5..659cc2a 100644 --- a/docs/development/main-module.ja.md +++ b/docs/development/main-module.ja.md @@ -15,9 +15,9 @@ 本大会では、自動運転ソフトウェアAutowareをベースとした実装を用意しております． 本ページでは、その背景と説明に加えて、どのように本実装を活用できるかの紹介を行います． -前回のシミュレーション大会では、デフォルトのAutowareから機能を絞り、ノード数を減らした[縮小構成のAutowareを起動できるLaunchファイルを提供]()しました．その際の、背景や用意した意図については、[前大会のドキュメント](https://automotiveaichallenge.github.io/aichallenge2023-racing/customize/index.html)をご覧ください． +前回のシミュレーション大会では、デフォルトのAutowareから機能を絞り、ノード数を減らした縮小構成のAutowareを起動できるLaunchファイルを提供しました．その際の、背景や用意した意図については、[前大会のドキュメント](https://automotiveaichallenge.github.io/aichallenge2023-racing/customize/index.html)をご覧ください． -今回のシミュレーション大会では、前大会と同様にAutowareの部分的な活用や自由自在な取り込みを可能にするため、[AWSIMとの利用を想定した縮小構成のAutowareを用意しました](https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge-2024/blob/main/aichallenge/workspace/src/aichallenge_submit/aichallenge_submit_launch/launch/reference.launch.xml)しました． +今回のシミュレーション大会では、前大会と同様にAutowareの部分的な活用や自由自在な取り込みを可能にするため、[AWSIMとの利用を想定した縮小構成のAutoware](https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge-2024/blob/main/aichallenge/workspace/src/aichallenge_submit/aichallenge_submit_launch/launch/reference.launch.xml)を用意しました． ## 縮小構成のAutowareを用意した背景 @@ -90,13 +90,13 @@ Autoware-Microを活用することにより、本大会での課題となる： とりあえず新たに自作パッケージを作成してみたい方は既存のパッケージをコピーしたり、[autoware practice](https://github.com/AutomotiveAIChallenge/autoware-practice)をコピーする形で以下のように進めると良いと思います。 1. 元のパッケージをコピーして、下記を変更 - - パッケージ名 - - フォルダ名 - - コード - - package.xml - - CMakeLists.txt + - パッケージ名 + - フォルダ名 + - コード + - package.xml + - CMakeLists.txt 2. aichallenge_submitの中に配置 3. autoware_micro_awsim_launchから呼び出されるlaunchファイルを変更 - - 参考例：pose_initializer_custom（ autoware_universe_launch/tier4_localization_launch/launch/util/util.launch.xmlから呼び出しております） + - 参考例：pose_initializer_custom（ autoware_universe_launch/tier4_localization_launch/launch/util/util.launch.xmlから呼び出しております） ※コピー元のパッケージのライセンスを違反しないよう各自確認お願いいたします。 diff --git a/docs/development/visible-simulation.ja.md b/docs/development/visible-simulation.ja.md index af06ec3..87056cd 100644 --- a/docs/development/visible-simulation.ja.md +++ b/docs/development/visible-simulation.ja.md @@ -121,7 +121,7 @@ sudo ip link set multicast on lo /aichallenge/simulator/AWSIM_GPU/AWSIM.x86_64 ``` -run_evaluetion.bashに対しても次の変更を加えます。AISIM_GPU\*\*には先程展開したディレクトリを指定してください。 +run_evaluetion.bashに対しても次の変更を加えます。AISIM_GPU_\*\*には先程展開したディレクトリを指定してください。 ```bash #AWSIM_DIRECTORY=/aichallenge/simulator/AWSIM