本研究では、自動走行車両のための高精度なレーダーベースの自己位置推定手法を提案している。
まず、レーダー-慣性航法統合(RIO)手法を提案する。これは、ドップラー速度拘束、動的物体除去、独自の方位角拘束を組み合わせることで、高精度な相対姿勢推定を実現する。実験の結果、中央値の位置誤差が1.7%以下と、高精度なレーダーセンサーを用いた手法と同等の性能を示した。
次に、レーダー計測データからマップを構築する手法を提案する。スプリアスな検出を効果的に除去しつつ、環境の特徴を保持するマップを生成できる。このマップを用いて、グローバルな自己位置推定を行う手法を提案した。レーダーマッチングの精度はライダーマッチングと同等であるが、より頑健な性能を示した。
これらの手法を組み合わせることで、レーダーとIMUのみを用いて、高精度で頑健な自己位置推定が可能となる。これにより、視界不良の環境でも自動走行車両の安全な運転が実現できる。
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by Andrew J. Kr... klokken arxiv.org 05-02-2024
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