Team Channel-SLAM：一种用于车辆定位的协同建图方法
信号处理
2020-04-20 v1
摘要
车辆定位被视为自动驾驶系统的关键要素。传统定位需要使用 GPS 和/或来自网络基础设施的信标信号进行三角测量，但它们对多径效应和信号遮挡十分敏感。然而，近期如 Channel-SLAM 方法的提议表明，原则上事实上可利用多径来改善单车定位。本文推导了一种协同 Channel-SLAM 框架，称为 Team Channel-SLAM。与先前工作不同，Team Channel-SLAM 不仅利用接收机周围反射物体的静止特性，通过多径信号刻画单车位置，还借助道路交通的多车特性进一步提升定位性能。具体而言，Team Channel-SLAM 利用多辆相邻车辆周围反射体之间的相关性，实现高精度多车定位。我们的方法采用亲和传播聚类和协同粒子滤波。结果表明，新框架相较单车定位情形有显著改善。
引用
@article{arxiv.2004.08078,
title = {Team Channel-SLAM: A Cooperative Mapping Approach to Vehicle Localization},
author = {Xinghe Chu and Zhaoming Lu and Luhan Wang and Xiangming Wen and David Gesbert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08078},
year = {2020}
}