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J-GLOBAL ID：201702279326458619   整理番号：17A1357063

ライダ線形状と粒子フィルタを用いた自動化車両のための局所上昇マッピング【Powered by NICT】

Local elevation mapping for automated vehicles using lidar ray geometry and particle filters

著者 (4件)： Stiens Kai (BMW Group Autonomous Driving Department, 85748 Garching, Germany) ,  Keilhacker Johannes (BMW Group Autonomous Driving Department, 85748 Garching, Germany) ,  Tanzmeister Georg (BMW Group Autonomous Driving Department, 85748 Garching, Germany) ,  Wollherr Dirk (Institute of Automatic Control Engineering (LSR) of the Technical University Munich, 80290 Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 481-486  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： 二次元占有グリッドマッピングは環境マッピングとセンサデータ融合のための一般的な方法であるが,非平面環境はまだ残りの問題。基底形状は,そのような環境で考慮しなければならない,道路上の低障害物を認識する必要がある。高さは離散化されていないため,上昇マップは,適切なモデルである。本論文では,粒子フィルタは下部と上部高さ境界の融合により間接的に高さを推定する標高地図作成のための改良されたlidar ベースアプローチを提案した。これら境界はライダ反射と線幾何学異なる時間ステップのから抽出した。,補間アルゴリズムは,各セルの粒子ポピュレーションの統計を考慮したことを示した。決定的な定性的および定量的評価を提示した手法の性能を明らかにした。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： *自動化 ,  内挿法 ,  道路 ,  二次元 ,  アルゴリズム ,  幾何学 ,  モデル ,  地図作成 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  定量的評価 ,  時間ステップ ,  標高 ,  離散化 ,  マルチセンサデータ融合 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ライダ ,  粒子フィルタ ,  自動化 ,  マッピング