利用伯克利 - 亚琛机器人工具包 (BART) 快速集成与校准新型传感器
软件工程
2014-09-09 v1 机器人学
摘要
在三次 DARPA 大挑战赛之后，世界各地的许多团队继续积极研究并致力于开发能够在给定环境（如沙漠、城市）中遵循一套规定规则完成任务的自动驾驶车辆，但在非受控环境中尚未有完全成功的案例，而这是许多人每天都能轻松完成的任务。我们认为，除了改进汽车中使用的传感器和处理信息的人工智能算法外，社区还应关注该问题的系统工程方面，即汽车的局限性（在空间、功率或散热方面）和软件开发周期的局限性。本文探讨了这些问题以及我们克服这些问题的经验。
引用
@article{arxiv.1409.2373,
title = {Rapid Integration and Calibration of New Sensors Using the Berkeley Aachen Robotics Toolkit (BART)},
author = {Jan O. Biermeyer and Todd R. Templeton and Christian Berger and Humberto Gonzalez and Nikhil Naikal and Bernhard Rumpe and S. Shankar Sastry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.2373},
year = {2014}
}
备注
17 pages, 5 figures. Proceedings des 11. Braunschweiger Symposiums "Automatisierungssysteme, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme f\"ur Transportmittel", ITS Niedersachsen, Braunschweig, 2010