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J-GLOBAL ID：201702248259687032   整理番号：17A0023534

自律航法のための事前マップを用いた意味論的証拠車線格子【Powered by NICT】

Semantic evidential lane grids with prior maps for autonomous navigation

著者 (3件)： Chunlei Yu (Sorbonne Universite ́s, Universite ́ de Technologie de Compie`gne, CNRS Heudiasyc UMR 7253, France) ,  Cherfaoui Veronique (Sorbonne Universite ́s, Universite ́ de Technologie de Compie`gne, CNRS Heudiasyc UMR 7253, France) ,  Bonnifait Philippe (Sorbonne Universite ́s, Universite ́ de Technologie de Compie`gne, CNRS Heudiasyc UMR 7253, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 1875-1881  発行年： 2016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： 周辺環境のリアルタイムモデリングは,自律ナビゲーションのための重要な機能である。バードビューグリッドベースの手法は,特徴ベースのものと比較して興味ある利点を有している。占有情報を符号化することで動的な環境における知覚の不確実性を管理することができる方法は非常によく知られているが,グリッドにおける意味情報をコードする上で行った研究は非常に少ない。塩基性道路規則に従うことができるビヒクルにするためにこの種の情報は多くの状況で重要である,車線維持または車線変更など。通常のアプローチはオンボードカメラまたはライダを用いた車線マーキングを検出ことが多いが道路である多車線または挑戦的な気象条件の場合の問題は注意を有するものである。本研究では,詳細な車線レベルの情報を蓄積するベクトル前マップを用いてこの問題に取り組むために提案した。位置決めシステムによって提供された与えられた姿勢推定値から,全ての細胞に姿勢不確実性を伝搬させることによりグリッドへの車線情報をコードする証拠モデルを提案した。証拠モデルは古典的なBayesアプローチと比較し,その特殊な特性のいくつかを強調した。リアルタイムソフトウェアを用いた公道を実結果を比較を支持することが報告されている。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： 気象条件 ,  ベクトル ,  塩基性 ,  道路 ,  マーキング ,  不確実性 ,  *意味論 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  公道 ,  姿勢推定 ,  位置決めシステム ,  車線変更 ,  意味情報 ,  *自律性 ,  *自律航法 , 【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)： 自律航法 ,  マップ ,  意味論 ,  証拠 ,  車線 ,  格子