基于协作信道映射的车辆定位
信号处理
2021-02-10 v1
摘要
本文探讨车辆定位，这一课题在未来自动驾驶系统背景下的重要性急剧上升。虽然使用GPS和/或来自网络基础设施的信标信号进行三角测量的经典方法往往对多径和信号遮挡敏感，我们的方法对此类现象表现出鲁棒性。我们的方法建立在最近提出的Channel-SLAM方法之上，该方法首次实现了利用多径来改善（单车）车辆定位。在此，我们提出一种基于Channel-SLAM概念的协作映射方法，此处称为Team Channel-SLAM。Team Channel-SLAM不仅利用了车辆周围许多反射物体的静止特性，还利用了道路交通的多车特性。我们方法背后的关键直觉是首次利用多个相邻车辆周围反射体之间的相关性。推导了一种反射体选择与估计算法，并结合团队粒子滤波器（TPF）以实现高精度多车同时定位。我们相对于单车定位场景获得了大幅改进，增益在中等车辆密度下已可观察到，例如在132米长道路上仅4辆车的低密度下改进超过40%。
引用
@article{arxiv.2102.04852,
title = {Vehicle Localization via Cooperative Channel Mapping},
author = {Xinghe Chu and Zhaoming Lu and David Gesbert and Luhan Wang and Xiangming Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04852},
year = {2021}
}