کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948869 | 1439853 | 2017 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Probabilistic ego-motion estimation using multiple automotive radar sensors
ترجمه فارسی عنوان
تخمینی احتمالی تخمینی حرکت با استفاده از سنسورهای مختلف رادار خودرویی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رادار جهت یابی، بومی سازی، نرم افزار خودرو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
For automotive applications, an accurate estimation of the ego-motion is required to make advanced driver assistant systems work reliably. The proposed framework for ego-motion estimation involves two components: The first component is the spatial registration of consecutive scans. In this paper, the reference scan is represented by a sparse Gaussian Mixture model. This structural representation is improved by incorporating clustering algorithms. For the spatial matching of consecutive scans, a normal distributions transform-based optimization is used. The second component is a likelihood model for the Doppler velocity. Using a hypothesis for the ego-motion state, the expected radial velocity can be calculated and compared to the actual measured Doppler velocity. The ego-motion estimation framework of this paper is a joint spatial and Doppler-based optimization function which shows reliable performance on real world data and compared to state-of-the-art algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Robotics and Autonomous Systems - Volume 89, March 2017, Pages 136-146
Journal: Robotics and Autonomous Systems - Volume 89, March 2017, Pages 136-146
نویسندگان
M. Rapp, M. Barjenbruch, M. Hahn, J. Dickmann, K. Dietmayer,