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J-GLOBAL ID：202202274787200617   整理番号：22A1101459

スライディングウィンドウ最適化とフィルタリングの階層的アプローチに基づく地図変化環境におけるロバストな位置決め【JST・京大機械翻訳】

Robust Localization in Map Changing Environments Based on Hierarchical Approach of Sliding Window Optimization and Filtering

著者 (4件)： Cho Sungjin (Department of Automotive Engineering, Automotive Control and Electronics Laboratory, Hanyang University, Seoul, South Korea) ,  Kim Chansoo (Department of Automotive Engineering, Automotive Control and Electronics Laboratory, Hanyang University, Seoul, South Korea) ,  Sunwoo Myoungho (Department of Automotive Engineering, Automotive Control and Electronics Laboratory, Hanyang University, Seoul, South Korea) ,  Jo Kichun (Department of Smart Vehicle Engineering, Automotive Intelligence Laboratory, Konkuk University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 4  ページ： 3783-3789  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 地図変更環境における正確な位置決めは,自律車両の場合に直面した主要な課題である。そのような環境において,マップマッチングベースの位置決めは,高い定義マップ(HDマップ)と実際の環境からのセンサ測定が異なるため,不正確な車両姿勢をもたらす。この問題を解決するために,本論文では,スライディングウィンドウ最適化とフィルタリングの階層的アプローチに基づくマップ変更環境におけるロバスト位置決めを提案した。変化環境を,スライディングウィンドウベースのグラフ最適化からサブマップによって明示的にモデル化し,そして,生成されたサブマップを,リアルタイムフィルタのマップマッチングのために使用した。最適化サブマップは,変化領域および不変領域の両方からのセンサ測定を含むので,それは,全整合領域における変化領域の割合を減少させ,それにより,マップマッチングのロバスト性を増加させた。提案した階層的位置確認アルゴリズムを検証し,シミュレーションと実験により評価した。結果は,提案したアルゴリズムが地図変化環境においてロバスト車両姿勢を提供することを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  フィルタ ,  *地図 ,  *フィルタリング ,  位置決め ,  センサ ,  パターンマッチング ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 自律性 ,  *スライディングウィンドウ ,  実時間 ,  マップマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スライディングウィンドウ ,  最適化 ,  フィルタリング ,  地図 ,  環境 ,  ロバスト