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J-GLOBAL ID：201902289438795341   整理番号：19A0124553

最適化長時系列GNSSとIMUデータを用いた都市域における低コスト車線レベル位置決め【JST・京大機械翻訳】

Low-cost Lane-level Positioning in Urban Area Using Optimized Long Time Series GNSS and IMU Data

著者 (4件)： Meguro Junichi (Department of Mechatronics Engineering, Faculty of Science and Technology, Meijo University, Shiokamaguchi 1-501, Tenpaku-ku, Nagoya, Aichi) ,  Arakawa Takuya (Division of Mechatronics Engineering, Graduate School of Science and Technology, Meijo University) ,  Mizutani Syunsuke (Division of Mechatronics Engineering, Graduate School of Science and Technology, Meijo University) ,  Takanose Aoki (Department of Mechatronics Engineering, Faculty of Science and Technology, Meijo University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ITSC  ページ： 3097-3104  発行年： 2018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： 本論文では,高密度都市域における正確でロバストな位置と姿勢推定を実現するための新しい手法を提案した。この技術は,長時間(数10秒以上)の直列センサデータを最適化するために,平均化効果を最良に利用する。提案した方式は,低コストGNSS受信機,MEMS IMU,および速度センサを使用する。日本の都市域における評価試験は,提案した方式がロバストな車線レベルの絶対位置決め結果(2DRMS,0.9m)を実現できることを示した。さらに,出穂期の標準偏差は0.4°であり,ピッチ角の標準偏差は0.6°である。評価試験により,提案方式の精度は,高コストセンサを装備した調査レベルマッピングシステムのレベルにほぼ達することを示した。一方,著者らのプロトタイプに対する全センサコストは数百ドルであった。提案した位置と姿勢推定方式は,運転者支援システム,自律車両,およびマッピングシステムのようなシステムへの強化された車両応用を可能にすると信じる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： MEMS ,  *都市域 ,  *位置決め ,  プロトタイプ ,  評価試験 ,  標準偏差 ,  受信機 ,  速度センサ ,  ロバスト性 ,  センサ ,  *最適化 ,  *GNSS
準シソーラス用語： 自律性 ,  姿勢推定 ,  高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  時系列 ,  GNSS ,  IMU ,  都市域 ,  車線