Integration of Topological Maps with GNSS and Onboard Sensors for Robust Land Vehicle Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate automotive navigation systems are foundational to the efficacy and safety of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD) technologies, necessitating continuous advancements to ensure reliability in the face of Global Navigation Satellite System (GNSS) outages and dynamic road conditions. Innovative techniques and algorithms have been developed and critically evaluated to enhance various facets of navigation performance, marking significant strides in vehicular navigation research.\n\nThe exploration begins with advancements in odometry-based navigation independent of map data. Integration of Structure-from-Motion (SfM) with the reduced inertial sensor system (RISS) and GNSS substantially improves performance, particularly in managing complex road maneuvers. To better handle urban environments, a novel Semantic Segmentation-based Outlier Rejection (SS-OR) technique was developed to enhance the accuracy of visual odometry systems, presenting notable implications for autonomous navigation and mapping.\n\nFurther investigation into automotive Wheel Speed Sensors (WSS) leads to the creation of a fusion engine that amalgamates WSS data with stereo visual odometry. This approach effectively minimizes forward velocity errors and biases, contributing significantly to the overall enhancement of navigation system capabilities.\n\nThe discourse extends to map-aided navigation, introducing a Two-Stage Kinematic Update technique for topological map-matching (TMM) algorithms reliant on conventional GNSS/RISS integration. This innovation demonstrates considerable improvements in navigation accuracy during GNSS outages. Nonetheless, the persistence of challenges related to cumulative errors and drift underscores the necessity for expanded integration with additional perception systems.\n\nConcluding the research, the integration of topological maps with the proposed forward velocity fusion engine and the dynamic window approach (DWA) culminates in a comprehensive navigation solution. Although the outcomes are promising, opportunities for further enhancements remain, particularly in refining map details and addressing deviations from planned routes, paving the way for future explorations in the domain.\n\nThe efficacy of the proposed methods is rigorously evaluated through a series of real-road experiments conducted in the Cities of Kingston and Toronto, designed to assess their viability and advantages comprehensively. The outcomes of these tests reveal a marked improvement in performance, showcasing the proposed methods' superiority in comparison to traditional navigation techniques.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».