An Assignment Method for Multiple Extended Target Tracking With Azimuth Ambiguity Based on Pseudo Measurement Set
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
Autonomous vehicle technology is rapidly becoming the driving force in the automobile industry. As such, the interest in high-resolution radio detection and ranging (radar) for autonomous vehicle applications is increasing due to its affordability and high angular resolution. However, for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), the challenge of azimuth ambiguity caused by a large physical distance between radar antennas is prevalent. This causes false measurements in a direction different from the target’s true angle due to grating lobes. This challenge increases when extended targets are considered. This paper proposes a Pseudo-3D Assignment (P3DA) method based on a Pseudo Measurement Set (PMS) to resolve azimuth ambiguity in multiple extended target tracking. The proposed method can resolve mono (single) and split (duplicated) azimuth ambiguities common in extended target tracking. The proposed solution uses Lagrangian Relaxation based on a Flexible Search (LR-FS) algorithm to solve the P3DA-PMS problem efficiently. The performance of the proposed algorithm in a typical traffic scenario simulated in Unreal Engine 4, with an ego vehicle mounted with both 2D (unambiguous) and 3D (ambiguous) radars, is evaluated. Simulation and experiment results suggest that the proposed P3DA-PMS-based tracking algorithm can perform better than conventional methods.
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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 | 0,001 | 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