车载网络中的隐式协同定位
网络与互联网体系结构
2017-09-06 v1 应用统计
摘要
车辆的绝对定位基于全球导航卫星系统(GNSS)结合车载传感器和高分辨率地图。在协同智能交通系统(C-ITS)中，定位性能可通过车载网络得到增强，使车辆能够共享位置相关信息。本文提出一种隐式协同定位(ICP)算法，该算法以创新方式利用车对车(V2V)连接性，避免使用显式V2V测量（如测距）。在ICP方法中，车辆联合定位周边区域中的非协同物理特征（如行人、交通信号灯或静止车辆），并将其作为共同的带噪声参考点来优化自身位置估计。通过V2V链路，采用嵌套在消息传递算法中的一致性过程，对感知到的特征信息进行融合，以提高车辆定位精度。由于定位不依赖于车辆间的显式测距信息，所提出的ICP方法易于使用现成的车载通信硬件实现。该定位算法在不同交通场景中进行了验证，包括特征和V2V连接性异构条件下的十字路口区域，以及通过使用Simulation of Urban MObility (SUMO)生成交通数据的真实城市区域。性能结果表明，与独立的GNSS相比，所提出的ICP方法能显著提高车辆定位精度，尤其是在城市峡谷等GNSS信号严重退化或受阻的恶劣环境中。
引用
@article{arxiv.1709.01282,
title = {Implicit Cooperative Positioning in Vehicular Networks},
author = {Gloria Soatti and Monica Nicoli and Nil Garcia and Benoit Denis and Ronald Raulefs and Henk Wymeersch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01282},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 10 figures, in review, 2017