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摘要:
道路几何信息是自动驾驶系统中重要的信息来源,也是后续路径规划的关键参考信息之一.该研究针对城市内车道线遮挡及多路径效应导致的全球定位系统失效等问题,提出了一种基于前车信息的道路几何估计方法.通过对当前车辆、前车以及道路之间关系的建模,获得了系统的运动模型和观测模型.采用无损卡尔曼滤波框架对观测到的前车相对位置、相对速度、相对角度和本车角速度进行滤波处理,估计出当前车道的曲率参数.在仿真软件Car learning to Act (Carla)上的实验结果表明,相比地图匹配方法,在无法获取车道线目标及精确定位信息的情况下,该方法道路几何精度得到了显著提升.
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文献信息
篇名 自动驾驶在拥堵路段的道路几何信息估计
来源期刊 集成技术 学科 工学
关键词 道路几何估计 自动驾驶 无损卡尔曼滤波
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 专题:新能源汽车与智能网联汽车Ⅱ
研究方向 页码范围 69-80
页数 12页 分类号 TG156
字数 语种 中文
DOI 10.12146/j.issn.2095-3135.20200531001
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
道路几何估计
自动驾驶
无损卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成技术
双月刊
2095-3135
44-1691/T
大16开
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
2012
chi
出版文献量(篇)
677
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1808
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