一种基于深度学习的车载级超声波传感器波达方向估计方法
信号处理
2022-02-28 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种基于深度学习的波达方向(direction of arrival)估计方法，使用用于自动泊车等驾驶辅助系统的车载级超声波传感器。对现有确定性波达方向估计算法最新成果的研究与实现被用作所提方法性能的基准。所提算法与现有算法在仿真数据以及使用车载级超声波传感器开展的实测活动数据上进行了性能分析。两组结果均清晰表明，在环境噪声及可能的测量误差等现实条件下，所提方法具有优越性。研究还展示了所提方法如何克服现有算法的一些已知局限，如三角定位精度稀释与混叠。
引用
@article{arxiv.2202.12684,
title = {A deep learning approach for direction of arrival estimation using automotive-grade ultrasonic sensors},
author = {Mohamed Shawki Elamir and Heinrich Gotzig and Raoul Zoellner and Patrick Maeder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.12684},
year = {2022}
}
备注
Published in the international conference of intelligent vehicles (ICOIV 2021)