I denna artikel presenteras en effektiv lösning för lokalisering av ett fordon i tätbebyggda stadsområden där GNSS-baserade metoder misslyckas på grund av dålig satellitsikt. Kommittén förespråkar användning av en visuell metod för bearbetning av georeferenserade landmärken som erhålls efter en inlärningsväg och lagras i ett nytt skikt av det geografiska informationssystem (GIS) som används för navigering. Lokalisering i realtid ger, med få misslyckanden, exakta resultat i de områden som omfattas av GIS. Lokaliseringens integritet erhålls genom att köra en annan algoritm parallellt, bearbeta odometrisk data i kombination med den geometriska modellen av det körbara området och, i förekommande fall, GNSS-data i tät koppling. En ellipsoidal konfidensdomän uppdateras med hjälp av både utökad Kalmanfiltrering (EKF) och estimering av antalet medlemmar. Även mindre exakt, denna uppskattning är tillförlitlig och, när den visuella metoden misslyckas, tillgängligheten av en förtroendedomän gör att vi kan påskynda omstarten av den visuella metoden samtidigt navigera försiktigt. Ett storskaligt experiment (>4 km) genomfördes i centrala Paris. Vi jämför de absoluta lokaliseringsresultaten med den grundläggande sanning som erhållits genom att kombinera RTK-GPS och en highend tröghetsmätningsenhet (IMU).
Referensreferensreferensreferensen presenterade nyligen lokaliseringen av ett fordon i tätbebyggda stadsområden där GPS-baserade metoder misslyckades.
Collaborative Methods for Real-Time Localization in Urban Centers
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}