Robustness Evaluation of Vehicle Localization in 3D Map using Convergence of Scan Matching
Robustness Evaluation of Vehicle Localization in 3D Map using Convergence of Scan Matching
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20225012
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.3-22
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 英語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者(英) | 1) Yuki Kitsukawa, 2) Tatsuya Minami, 3) Yudai Yamazaki, 4) Junichi Meguro, 5) Eijiro Takeuchi, 6) Yoshiki Ninomiya, 7) Shinpei Kato, 8) Masato Edahiro |
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勤務先(英) | 1) Nagoya University/Map IV, 2) Meijo University, 3) Map IV, 4) Meijo University, 5) Tier IV/Nagoya University, 6) Tier IV/Nagoya University, 7) The University of Tokyo, 8) Nagoya University |
抄録 | 本研究では、自動運転の自己位置推定において、3次元地図とLiDARを用いた手法に存在する位置推定の破綻の可能性を検証する手法を提案する。シミュレータを用いて、スキャンマッチングの探索初期位置・姿勢に意図的に誤差を与えた時の収束性から、ロバスト性を評価し、走行環境の位置推定のリスクを判定する。 |
抄録(英) | In this study, we propose a method to verify the possibility of localization failure existing in methods using 3D maps and LiDAR for autonomous driving. Using a simulator, we evaluate the robustness and assess the risk of localization in the driving environment based on the convergence when intentional errors are given to the initial position and orientation of the scan matching between 3D point cloud and LiDAR scan. 翻訳 |