Autonomous systems are progressively taking more space in the global tech market. A broad variety of scenarios and challenges have been solved by both the industry and the scientific community. However, the path toward the mass diffusion of fully-autonomous robots still presents several challenges like social acceptance, law regulation, certifications, and so on. One powerful tool to boost the development and demonstrate the capabilities of state-of-the-art autonomous systems is the emerging field of high-performance robotics. With the aim of bringing autonomous platforms to their operational limit, high-performance robotics represents a unique chance to push the development of software and hardware to new levels of performance and reliability.This thesis proposes a software integration framework for high-performance autonomous robotics systems. The aim of the presented solution is to support the development and the evolution of autonomous systems under severely uncertain conditions, with limited development resources, preserving the dependability, evolvability, and performance of the autonomy stack. Besides the abstract specification of the integration framework components, the requirement analysis process that drove the design from high-level software qualities to functional solutions is presented. Also, we present as a case study for the presented solutions a realization of the framework and of an autonomy stack based on it. The studied software stack was adopted by team KAIST as control software for their Dallara AV-21 autonomous racing car in the context of the two robotics competitions Indy Autonomous Challenge 2021 and Autonomous Challenge at CES 2022. The developed system is analyzed from a qualitative and quantitative perspective against the software qualities that have been identified as top priorities for this class of systems.
자율 시스템은 글로벌 기술 시장에서 점점 더 많은 공간을 차지하고 있습니다. 업계와 과학 커뮤니티 모두에서 다양한 시나리오와 과제를 해결했습니다. 그러나 완전 자율 로봇의 대중화를 향한 경로는 여전히 사회적 수용, 법률 규제, 인증 등과 같은 몇 가지 과제를 안고 있습니다.개발을 촉진하고 최첨단 자율 시스템의 기능을 입증하는 한 가지 강력한 도구는 고성능 로봇 공학의 신흥 분야입니다. 자율 플랫폼을 작동 한계에 도달시키는 것을 목표로 하는 고성능 로봇 공학은 소프트웨어 및 하드웨어 개발을 새로운 수준의 성능과 안정성으로 끌어올릴 수 있는 독특한 기회를 나타냅니다.본 논문은 고성능 자율 로봇 시스템을 위한 소프트웨어 통합 프레임워크를 제안한다. 제시된 솔루션의 목표는 개발 리소스가 제한되어 있고 자율 스택의 신뢰성, 진화 가능성 및 성능을 유지하면서 매우 불확실한 조건에서 자율 시스템의 개발 및 진화를 지원하는 것입니다.통합 프레임워크 구성 요소의 추상적인 사양 외에도 높은 수준의 소프트웨어 품질에서 기능적 솔루션으로 설계를 주도한 요구 사항 분석 프로세스가 제시됩니다. 또한 제시된 솔루션에 대한 사례 연구로 프레임워크의 구현과 이를 기반으로 하는 자율성 스택을 제시합니다. 연구된 소프트웨어 스택은 KAIST 팀이 CES 2022에서 두 로봇 공학 대회인 Indy Autonomous Challenge 2021과 Autonomous Challenge의 맥락에서 Dallara AV-21 자율 경주용 자동차의 제어 소프트웨어로 채택했습니다.개발된 시스템은 이 등급의 시스템에서 최우선 순위로 확인된 소프트웨어 품질에 대해 질적 및 양적 관점에서 분석됩니다.
