Abstract-Beroende på förarens avsikt och nuvarande rörelse tillstånd av fordonet, en oändlig uppsättning möjliga framtida banor finns. I detta papper presenterar vi ett stokastiskt filter som kan välja en representativ uppsättning rimliga banor från denna lösning som med hjälp av ytterligare information från en digital karta. Detta uppnås genom att kartans körfält representeras av motsvarande centerlinjer. Varje detekterat fordon projiceras på dessa centerlinjer, där nödvändig information modelleras som en multivariat slumpmässig variabel. Med denna stokastiska modell av körfält och den stokastiska vektorn för fordonsdetektering definierar vi en ny stokastisk kvarvarande vektor, som används både i körfältstilldelningen och under generering av rörelseprognoserna. För varje körfält, som tilldelas som relevant för ett upptäckt fordon, skapar vi en ny rörelsehypotes med hjälp av ett Extended Kalman Filter. För att bedöma rimligheten av varje rörelse hypotes använder vi en adaptiv multivariat MCUSUM algoritm. Det implementerade stokastiska filtret testas genom att utvärdera verkliga data från Ko-FAS Research Initiative. Medan traditionell rörelseförutsägelse baserad på tidigare och nuvarande rörelsetillstånd i ett fordon endast ger rimliga förutsägelser för en kort tidshorisont, visar vi att vår strategi uppnår en rimlig rörelsehypotes för långa förutsägelseintervall, särskilt i komplexa scenarier som vägkorsningar.
Petrich m.fl. använde ytterligare information från en digital karta för att möjliggöra ett stokastiskt filter för att välja en representativ uppsättning rimliga banor REF.
Map-based long term motion prediction for vehicles in traffic environments
{'venue': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'journal': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}