Multi-Sensor Based Land Vehicles’ Positioning in Challenging GNSS Environments
Notice bibliographique
Résumé
The car industry has a growing demand for reliable, continuous, and accurate positioning information for various applications, including routing to a specific destination, asset tracking, and, eventually future self-driving. Global navigation satellite system (GNSS) receivers have been widely used for this purpose. However, adequate GNSS positioning accuracy cannot be guaranteed in all environments due to possible satellite signal blockage, poor satellite geometry, and multipath in urban environments and downtown cores. The technological advances and low cost of micro-electro-mechanical system (MEMS) – based inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) enabled their use inside land vehicles for various reasons, including the integration with GNSS receivers to provide positioning information that can bridge GNSS outages in challenging GNSS environments. An optimal estimation technique, such as the Kalman filter, is used to integrate the positioning solution from both the GNSS receiver and the inertial sensors. However, in dense urban areas and downtown cores where GNSS receivers may incur prolonged outages, the integrated positioning solution may become prone to rapid drift resulting in substantial position errors. Therefore, it is becoming necessary to include other sensors and systems that can be available in future land vehicles to integrate with both the GNSS receivers and inertial sensors to enhance the positioning performance in such challenging environments. The aim of this research is to design and examine the performance of a multi-sensor integrated positioning system that fuses the GNSS receiver data with not only inertial sensors but also with the three-dimensional point cloud of onboard light detection and ranging (LiDAR) system. In this thesis, a comprehensive LiDAR processing and odometry method is developed to provide a continuous and accurate positioning solution, even in challenging GNSS environments. A multi-sensor fusion based on extended Kalman filtering is also developed to integrate the LiDAR positioning information with both GNSS and inertial sensors and utilize the LiDAR updates to limit the drift in the positioning solution, even in challenging or completely denied GNSS environment. The performance of the proposed multi-sensor positioning solution is examined using several road test trajectories in both Kingston and Toronto downtown areas involving different vehicle dynamics and driving scenarios. This thesis discusses the merits and limitations of the proposed method and gives recommendations for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».