Cooperative Vehicle Perception and Localization Using Infrastructure-based Sensor Nodes
Notice bibliographique
Résumé
Reliable and accurate Perception and Localization (PL) are necessary for safe intelligent transportation \nsystems. The current vehicle-based PL techniques in autonomous vehicles are vulnerable to occlusion \nand cluttering, especially in busy urban driving causing safety concerns. In order to avoid such safety \nissues, researchers study infrastructure-based PL techniques to augment vehicle sensory systems. \nInfrastructure-based PL methods rely on sensor nodes that each could include camera(s), Lidar(s), \nradar(s), and computation and communication units for processing and transmitting the data. Vehicle \nto Infrastructure (V2I) communication is used to access the sensor node processed data to be fused with \nthe onboard sensor data. \nIn infrastructure-based PL, signal-based techniques- in which sensors like Lidar are used- can provide \naccurate positioning information while vision-based techniques can be used for classification. \nTherefore, in order to take advantage of both approaches, cameras are cooperatively used with Lidar in \nthe infrastructure sensor node (ISN) in this thesis. ISNs have a wider field of view (FOV) and are less \nlikely to suffer from occlusion. Besides, they can provide more accurate measurements since they are \nfixed at a known location. As such, the fusion of both onboard and ISN data has the potential to improve \nthe overall PL accuracy and reliability. \nThis thesis presents a framework for cooperative PL in autonomous vehicles (AVs) by fusing ISN \ndata with onboard sensor data. The ISN includes cameras and Lidar sensors, and the proposed camera Lidar fusion method combines the sensor node information with vehicle motion models and kinematic \nconstraints to improve the performance of PL. One of the main goals of this thesis is to develop a wind induced motion compensation module to address the problem of time-varying extrinsic parameters of \nthe ISNs. The proposed module compensates for the effect of the motion of ISN posts due to wind or \nother external disturbances. To address this issue, an unknown input observer is developed that uses \nthe motion model of the light post as well as the sensor data. \nThe outputs of the ISN, the positions of all objects in the FOV, are then broadcast so that autonomous \nvehicles can access the information via V2I connectivity to fuse with their onboard sensory data through \nthe proposed cooperative PL framework. In the developed framework, a KCF is implemented as a \ndistributed fusion method to fuse ISN data with onboard data. The introduced cooperative PL \nincorporates the range-dependent accuracy of the ISN measurements into fusion to improve the overall \nPL accuracy and reliability in different scenarios. The results show that using ISN data in addition to onboard sensor data improves the performance and reliability of PL in different scenarios, specifically \nin occlusion cases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».