在线自适应泊车可用性建图：一种面向网联车辆的不确定性感知主动感知方法
信号处理
2021-05-04 v1 机器学习
摘要
网联车辆研究是一个持续演进的技术领域，受新兴物联网（IoT）范式与智能交通系统近期进展的推动。如今，车辆是能够生成、接收并基于大量数据自动行动的平台。在辅助驾驶背景下，网联车辆技术提供关于周边交通状况的实时信息。此类信息有望改善驾驶员生活质量，例如通过依据当前泊车可用性状态采取决策策略。在此背景下，我们提出一种在线自适应泊车可用性建图方案。具体而言，我们采用信息寻求的主动感知方法筛选 incoming 数据，从而节省车载存储与处理资源；随后，我们通过高斯过程回归估计泊车可用性。我们将所提算法与几种基线比较，后者在建图收敛速度与自适应能力方面表现较差；此外，所提方法的计算需求非常小。
引用
@article{arxiv.2105.00246,
title = {Online and Adaptive Parking Availability Mapping: An Uncertainty-Aware Active Sensing Approach for Connected Vehicles},
author = {Luca Varotto and Angelo Cenedese},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00246},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 3 figures, 1 table, submitted to MAVROC 2021