Abstract-Evidential rutnät har nyligen visat sig ha intressanta egenskaper för mobil objektuppfattning. Att ha endast partiell information är en ofta förekommande situation när man kör i komplexa stadsområden, och genom att använda ramen Dempster-Shafer kan bevisnät hantera partiell information på ett effektivt sätt. I denna artikel behandlas ett system för lidaruppfattning som förstärks av georeferenserade kartor som används som en ytterligare informationskälla inom ett multigridfusionsramverk. I dokumentet behandlas de viktigaste stegen i en sådan datafusionsprocess och presenteras en anpassning av den konjunktiva kombinationsregeln för att förfina analysen av motstridiga uppgifter. Denna metod bygger på tidsackumulering för att skilja mellan stationära och rörliga objekt, och tillämpar kontextuell diskontering för att modellera information föråldrande. Till följd av detta kan metoden bättre karakterisera de ockuperade cellernas tillstånd genom att differentiera rörliga föremål, parkerade bilar, stadsinfrastruktur och byggnader. En annan fördel med detta tillvägagångssätt är dess förmåga att skilja det körbara från det icke-drivbara fria utrymmet. Experiment som utförs under verkliga trafikförhållanden med en specialutrustad bil visar hur detta tillvägagångssätt fungerar. outonomous körning är fortfarande en utmaning, trots betydande framsteg som har gjorts nyligen [1]. Uppfattning och förståelse av den dynamiska scenen runt fordonet är en nyckelfråga för autonom navigering [2]. Problemet med att modellera en komplex, dynamisk miljö och i realtid fånga den information som behövs för säker körning är fortfarande en öppen fråga, särskilt när sensorerna är djupt integrerade i fordonet. Det slutliga beslutsskedet är också viktigt, särskilt när det gäller osäkra eller felaktiga uppgifter. Stadsmiljöer, där bra scenförståelse är avgörande, utgör några av de största utmaningarna. Trajectories av mobila objekt är svåra att förutsäga på grund av den höga variabiliteten i deras hastigheter och riktningar, och rörliga trafik ger upphov till frekventa ocklusioner i synfältet av sensorerna. Det stora antalet mobila objekt medför också beräkningsproblem, t.ex. för att spåra algoritmer. Samtidigt blir allt mer detaljerade och exakta geografiska databaser tillgängliga. En betydande mängd forskning har fokuserat på karteringsproblemet löst, till exempel samtidigt med lokalisering. Denna artikel presenterar en perception metod som använder meta-kunskap från en digital karta för att förbättra scenen förståelse förmåga för ett autonomt fordon när det gäller körbar rymdkarakterisering och mobil objektdetektering. Det är viktigt att identifiera fritt utrymme för banplanering, men det är också viktigt att skilja mellan statiska objekt (t.ex. vägskyltar) från mobila trafikanter (bilar, cyklister, fotgängare) som ofta är utsatta. Om ett mobilt föremål upptäcks vid vägkanten kan fordonet minska sin hastighet eller ändra sin bana för att undvika en eventuell kollision. För att modellera fordonsmiljön använder det tillvägagångssätt som presenteras här flera 2D-nät [3]. Informationsbehandlingen grundar sig på teorin om bevis och svinnistiska beslut från Dempster-Shafer. Kartan behandlas som en ytterligare informationskälla, på samma sätt som de andra sensorerna. Vi föreslår en metod för att införliva denna förkunskap i ett inbäddat perceptionssystem avsett för autonom navigering. Digitala kartor har redan använts som förkunskaper i flera år [4]. Användningen av körbara vägkartor för lokalisering [5], [6], perception [7], navigering och körning [8] har visat sig vara av stort mervärde. Geodata användes också framgångsrikt för mobil navigering [9]. Vissa forskningsarbeten har också bidragit till kartuppdateringsproblemet [10]. I ett tidigare dokument har vi fokuserat på användning av mycket noggranna och exakta specialkartor [11] I detta dokument beskrivs ett enhetligt tillvägagångssätt som är tillämpligt på en mängd olika problem baserade på rumslig representation av miljön med hjälp av Dempster-Shafer-teorin. Denna teori var ursprungligen tillämpas på beläggning rutnät [14], och det är först nyligen som forskare har använt sig av det i samband med mobil perception i dynamiska miljöer [15]. Den underliggande tanken med bevisramen är att information behandlas genom sammanslagning av olika kartnät utan konditionering och inga mellanliggande beslutsstadier: beslutsfattandet tillämpas bara i det allra sista skedet. I jämförelse med tidigare forskning gör denna metod det möjligt för oss att skilja mellan körbart och icke-drivbart fritt utrymme. Denna artikel är organiserad enligt följande. Avsnitt II ger nödvändig teoretisk bakgrund när det gäller bevisteorin DempsterShafer. I avsnitt III beskriver vi den föreslagna metoden i detalj, med början i beskrivningen av de uppgifter som krävs och syftet med varje rutnät. Vi ger också detaljer om informationsfusion. Databeroende beräkningar som inte är centrala för metoden beskrivs i avsnitt IV-A. I avsnitten IV-B och IV-C presenteras resultat som erhållits med verkliga data. Slutligen avslutar avsnitt V dokumentet och presenterar idéer för det framtida arbetet.
I REF förstärks den rutnätskarta som skapas av en laserskanner av fusionen med en georeferenserad karta.
Map-Aided Evidential Grids for Driving Scene Understanding
{'venue': 'IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine', 'journal': 'IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}