Enabling High-Precision 5G mmWave-Based Positioning for Autonomous Vehicles in Dense Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles (AVs) have the potential to transform the transportation industry by altering conventional modes of travel, enhancing road safety measures, and mitigating traffic congestion and greenhouse gas emissions. An accurate, continuous, and robust positioning solution is required for AVs to operate safely in dense urban environments. In this thesis, we tackle the problem of AV positioning by utilizing the emerging 5G New Radio (NR) millimeter Wave (mmWave) technology along with AV's OBMS, including accelerometers, gyroscopes, and speed measurements. To achieve this, three novel contributions are introduced. The first contribution introduces a high-precision standalone 5G mmWave-based positioning method that utilizes a novel non-line-of-sight (NLoS) detection scheme that can effectively mitigate the detrimental effects of multipath and shadowing, which can be significant in dense urban environments. The second contribution of this research is an ensemble-learning-based OoRI method, which is essential to facilitate robust multipath positioning in dense urban environments. The proposed classifier is crucial for the realization of many multipath positioning schemes which have been limited to working with single-bounce reflections (SBRs). Lastly, an integrated positioning solution based on an unscented Kalman filter as a multi-system fusion engine is developed to integrate the 5G line-of-sight (LoS) and multipath signals with the AV’s OBMS to achieve an uninterrupted positioning solution at high precision. The methodology also features a measurement exclusion scheme and an additional validation stage for NLoS measurements using motion constraints. To validate the proposed methodologies, quasi-real 5G measurements were collected using a commercially available ray-tracing tool that incorporates 3D map scans of downtown Toronto (ON, Canada), allowing for realistic road test scenarios in dense urban environments involving realistic multipath challenges. Additionally, for the same road tests, real OBMS data were collected from the test vehicle moving in downtown Toronto at various motion dynamics. The results of this work demonstrate that the proposed system is capable of maintaining a level of accuracy below 30 cm for approximately 97% of the time, which is superior to the accuracy level achieved when multipath signals and OBMS are not considered, which is only around 91% of the time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».