雨天自主城市驾驶中带预判的定位方法
机器人学
2023-06-16 v1
摘要
本文提出了一种针对雨天条件下自主城市车辆的定位算法。在恶劣天气中，人类驾驶员会根据自身提供的控制输入以及周围道路上下文信息来预判自车的位置。类似地，在我们针对雨天定位的方法中，我们利用视觉数据，结合全局参考路径与车辆运动模型，在每一帧中预判并更好地估计自车的位姿。全局参考路径包含有用的道路上下文信息，例如转弯角度，这些信息有望用于提高定位精度，尤其在传感器性能受损时。我们在 Oxford Robotcar Dataset 以及我们来自新加坡的内部数据集上进行了实验，以在晴朗与雨天条件下验证我们的定位算法。与基线算法相比，我们的方法在雨天将定位精度提高了 50.83%，在晴朗天气下提高了 34.32%。
引用
@article{arxiv.2306.09134,
title = {Localization with Anticipation for Autonomous Urban Driving in Rain},
author = {Yu Xiang Tan and Malika Meghjani and Marcel Bartholomeus Prasetyo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09134},
year = {2023}
}
备注
Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2023