基于V2V的协同定位中道路配置的影响：数学分析与真实世界评估
系统与控制
2017-08-02 v2
摘要
协同地图匹配（CMM）利用一组车辆的全球导航卫星系统（GNSS）位置信息来提升独立定位精度。我们之前的工作已表明，通过将带偏差的GNSS定位与具有道路约束的数字地图相匹配，可将GNSS误差从数米降低至亚米级。尽管通过增加参与车辆数有望进一步减小误差，但关于CMM内车辆成员关系如何影响CMM结果性能的基本问题亟需解决，以为车辆网络的设计与优化提供指导。本工作提出一项理论研究，建立量化评估道路约束对CMM精度影响的框架。更具体地，基于简单CMM规则，推导了以道路约束和GNSS误差表示的CMM误差闭式表达式。确立了CMM误差随车辆数增加的渐近衰减，并通过数值模拟予以验证。此外，证明了若联网车辆行驶道路的方向服从均匀分布，则CMM误差可最小化。最后，基于安阿伯交通流三年期收集的Safety Pilot Model Deployment和Pillar数据集，评估了CMM的定位精度。本工作的贡献包括为CMM建立理论基础，以及为CMM应用提供洞见与动力。
引用
@article{arxiv.1705.00568,
title = {The Impact of Road Configuration in V2V-based Cooperative Localization: Mathematical Analysis and Real-world Evaluation},
author = {Macheng Shen and Jing Sun and Ding Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.00568},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1703.02098, arXiv:1703.08818