Exakt positionering av en bil för att inom körfältsnivå precision kan möjliggöra bättre navigering och sammanhang-medvetenhet. GPS kan dock inte i sig ge en sådan precision i hindrade stadsmiljöer. I detta dokument presenterar vi ett system som kallas CARLOC för körfältspositionering av bilar. CARLOC använder tre viktiga idéer i konserten för att förbättra positioneringsnoggrannheten: den använder digitala kartor för att matcha fordonet med kända vägsegment, den använder fordonssensorer för att erhålla odometri och lagerinformation, och den använder crowd-sourced platsuppskattningar av vägmarkeringar som kan detekteras av sensorer som finns i moderna fordon. CARLOC förenar dessa idéer i ett probabilistiskt ramverk för positionsuppskattning, som ofta används inom robotik, som kallas Monte Carlo-metoden. Genom omfattande experiment på ett riktigt fordon, visar vi att CARLOC uppnår sub-meter positioneringsnoggrannhet i en blockerad urban miljö, en order-of-magnitude förbättring över en high-end GPS-enhet.
Carloc använder crowd-sourced plats uppskattningar av vägar landmärken, såsom gropar, stoppskyltar, tra c ljus och väg hörn, för att uppskatta ett fordons plats REF.
CARLOC: Precise Positioning of Automobiles
{'venue': "SenSys '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}