A Novel Online Approach for Drift Covariance Estimation of Odometries Used in Intelligent Vehicle Localization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Localization is the fundamental problem of intelligent vehicles. For a vehicle to autonomously operate, it first needs to locate itself in the environment. A lot of different odometries (visual, inertial, wheel encoders) have been introduced through the past few years for autonomous vehicle localization. However, such odometries suffers from drift due to their reliance on integration of sensor measurements. In this paper, the drift error in an odometry is modeled and a Drift Covariance Estimation (DCE) algorithm is introduced. The DCE algorithm estimates the covariance of an odometry using the readings of another on-board sensor which does not suffer from drift. To validate the proposed algorithm, several real-world experiments in different conditions as well as sequences from Oxford RobotCar Dataset and EU long-term driving dataset are used. The effect of the covariance estimation on three different fusion-based localization algorithms (EKF, UKF and EH-infinity) is studied in comparison with the use of constant covariance, which were calculated based on the true variance of the sensors being used. The obtained results show the efficacy of the estimation algorithm compared to constant covariances in terms of improving the accuracy of localization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle