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J-GLOBAL ID：201702240114674031   整理番号：17A1357112

3D LIDARから失われた車両軌跡データのオフライン再構成【Powered by NICT】

Offline reconstruction of missing vehicle trajectory data from 3D LIDAR

著者 (3件)： Sazara Cem (Transportation Research Institute, Old Dominion University, Norfolk, VA 23529) ,  Nezafat Reza Vatani (Transportation Research Institute, Old Dominion University, Norfolk, VA 23529) ,  Cetin Mecit (Transportation Research Institute, Old Dominion University, Norfolk, VA 23529)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 792-797  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： LIDARは距離測定と障害物検出に対するその利点を持つ多くの自律走行車の重要な部分になっている。LIDARは周辺環境に関する重要な情報を持つ点雲を生成した。本論文では,Velodyne VLP16ライダを用いて二車線都市道路上の軌跡データを収集した。データ収集の動的性質とセンサの限られた範囲のために,これらの軌跡のいくつかは,欠落した点やギャップをもっている。本論文では,微視的交通流モデルを用いた失われた車両軌跡データ点の回復のための新しい方法を提案した。短ギャップ(5秒以下)は,単純な線形回帰で回収できるが,長いギャップはギャップへの近接に基づいた既知点に重みを割り当てることによって較正された車両追従モデルを利用することを提案した方法で回復した。Newellの,パイプ,IDMとGippsの車両追従モデルは,LIDARとNGSIM I80データセットからグランドトルース軌道データを用いた較正し,試験した。Gippsの較正されたモデルが最良の結果をもたらした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *軌跡 ,  データ収集 ,  *再構成 ,  *三次元 ,  センサ ,  都市 ,  距離測定 ,  道路 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  グランドトゥルース ,  車両追従モデル ,  線形回帰 ,  交通流モデル ,  自律走行車両 ,  障害物検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  LIDAR ,  軌跡 ,  オフライン ,  再構成