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J-GLOBAL ID:202102232937128502   整理番号:21A0576878

自己駆動自動車位置決めに基づく拡張粒子支援無香料Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Extended Particle-Aided Unscented Kalman Filter Based on Self-Driving Car Localization
著者 (2件):
資料名:
巻: 10  号: 15  ページ: 5045  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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自動車の位置は,自己駆動車のための基本的パラメータである。位置決めの鍵となる問題はセンサの雑音である。以前の研究では,非Gauss雑音環境における局所化問題を処理するために,粒子支援無香料Kalmanフィルタ(PAUKF)を提案した。しかし,以前の基本的なPAUKFは,2次元(2D)のインフラストラクチャのみを考慮する。この以前のPAUKF 2D限界は,実世界で実行不可能であり,それは三次元(3D)特徴である。本論文では,3D特徴を扱うための多変数正規分布に基づく以前の基本PAUKF粒子重み付けプロセスを拡張した。また,拡張PAUKFは,PAUKFフレームワークにマルチソース知覚データを融合する実現可能性を提起する。シミュレーション結果は,拡張PAUKFが以前の基本的PAUKFより良い実世界適応性を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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引用文献 (29件):
  • Azmat, M.; Kummer, S.; Moura, L.T.; Gennaro, F.D.; Moser, R. Future Outlook of Highway Operations with Implementation of Innovative Technologies Like AV, CV, IoT and Big Data. Logistics 2019, 3, 15.
  • Jang, S.W.; Ahn, B. Implementation of detection system for drowsy driving prevention using image recognition and IoT. Sustainability 2020, 12, 3037.
  • Wintersberger, S.; Azmat, M.; Kummer, S. Are We Ready to Ride Autonomous Vehicles? A Pilot Study on Austrian Consumers’ Perspective. Logistics 2019, 3, 20.
  • Michail, M.; Konstantinos, M.; Biagio, C.; María, A.R.; Christian, T. Assessing the Impact of Connected and Automated Vehicles. A Freeway Scenario; Springer: Cham, Switzerland, 2017.
  • Rose, C.; Jordan, B.; John, A.; David, B. An integrated vehicle navigation system utilizing lane-detection and lateral position estimation systems in difficult environments for GPS. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2014, 15, 2615-2629.
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