Sammanfattning av denna webbsida: Autonoma fordonssystem är för närvarande föremål för intensiv forskning inom vetenskapliga och industriella samhällen, men många problem återstår att lösa. En av de mest kritiska aspekter som tas upp i både autonom körning och robotik är miljöuppfattningen, eftersom den består av förmågan att förstå fordonets omgivning för att uppskatta risker och fatta beslut om framtida rörelser. Under de senaste åren har Bayesian Occupancy Filter (BOF) metod utvecklats för att utvärdera beläggning genom tesselation av miljön. En granskning av BOF och dess varianter presenteras i detta dokument. Dessutom föreslår vi en detaljerad taxonomi där BOF bryts ned i fem progressiva skikt, från den nivå som ligger närmast sensorn till den högsta abstrakta riskbedömningsnivån. Dessutom presenterar vi en studie av genomförda användningsfall för att ge en praktisk förståelse för de huvudsakliga användningsområdena för BOF och dess taxonomi.
Detta tillvägagångssätt har dock utvidgats i olika intressanta tillvägagångssätt - en detaljerad översyn av BOF inklusive flera förlängningar ges i REF.
A Review of the Bayesian Occupancy Filter
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}