Augmented extended Kalman filter with cooperative Bayesian filtering and multi‐models fusion for precise vehicle localisations
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
Self‐localisation is vital for autonomous vehicles. In this study, the authors present an augmented extended Kalman filter (AEKF) framework for intelligent vehicle localisation applications. Compared to the previous approach, the proposed AEKF is enhanced through a model fusion, which incorporates a constant velocity model, constant acceleration model, constant turn rate and velocity, and constant turn rate and acceleration model by using the Takagi–Sugeno fuzzy inference technique, where the typical prediction procedure in the extended Kalman filter is modified by a fusion of those various motion models for the state estimation. Furthermore, they proposed a flexible cooperative Bayesian filter to incorporate the data from nearby‐vehicles’ position and lateral distance from the host vehicle to the lane lines, to improve the raw global positioning system (GPS) performance under multi‐sensor observation environments. They conduct simulation experiments under vividly, near‐realistic scenarios with random traffic‐flows to show the superiorities of the proposed framework when compared with the consumer‐grade GPS implementation. The results show that the obtained positioning enhancement can significantly reduce the positioning error from the original larger than 5 m to the sub‐meter level under various scenarios.
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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 | 0,001 |
| 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