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基于隐马尔可夫链模型的车道级地图匹配
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作者 陈胜华 李培宏 +1 位作者 赵伟 闫朝东 《计算机科学与应用》 2023年第7期1438-1446,共9页
稳定的车道级地图匹配对于自动驾驶系统至关重要。地图匹配技术一直是车载融合定位与高精地图语义信息的重要连接。本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的实时车道级地图匹配方法,将车路融合感知计算下的车辆轨迹与车道级道路交通地图,进... 稳定的车道级地图匹配对于自动驾驶系统至关重要。地图匹配技术一直是车载融合定位与高精地图语义信息的重要连接。本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的实时车道级地图匹配方法,将车路融合感知计算下的车辆轨迹与车道级道路交通地图,进行匹配计算。在构建基于车道级地图的状态转移概率时,本文考虑了车道及其拓扑关联、车道线类型及换道许可规则、定位误差模式,并构建了隐马尔科夫模型中发射和转移概率等参数的数理模型。实验证明,本模型在不同的融合感知定位精度水平下,实现了较高的匹配精度。在主动添加1.5 m随机误差的条件下,依旧实现了96.09%的召回率和0.983 m的位置偏差。 展开更多
关键词 高精定位 车道级地图匹配 隐马尔科夫链模型 自动驾驶地图 路网拓扑
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