Roadside LiDAR Assisted Cooperative Localization for Connected Autonomous Vehicles

要約

LiDAR テクノロジーの進歩により、よりコスト効率の高い生産が可能になり、同時に精度と解像度も向上しました。
その結果、LiDAR は車両の位置特定に不可欠なものとなり、正規分布変換 (NDT) やその他の高度な 3D 登録アルゴリズムなどの技術を通じてセンチメートルレベルの精度を達成しました。
それにもかかわらず、これらのアプローチは高解像度の 3D 点群マップに依存しており、その作成には多額の費用がかかります。
このような地図が利用できない場合、または 3D 登録アルゴリズムに十分な機能が欠けている場合、位置特定の精度が低下し、交通安全にリスクが生じます。
これに対処するために、私たちは、LiDAR を搭載した路側機と車両間 (V2I) 通信を使用して、接続された自律走行車の位置を正確に推定し、自己位置推定が十分に正確でない場合に車両を支援することを提案しました。
私たちのシミュレーション結果は、この方法が位置特定精度の点で従来の NDT スキャン マッチング ベースのアプローチよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Advancements in LiDAR technology have led to more cost-effective production while simultaneously improving precision and resolution. As a result, LiDAR has become integral to vehicle localization, achieving centimeter-level accuracy through techniques like Normal Distributions Transform (NDT) and other advanced 3D registration algorithms. Nonetheless, these approaches are reliant on high-definition 3D point cloud maps, the creation of which involves significant expenditure. When such maps are unavailable or lack sufficient features for 3D registration algorithms, localization accuracy diminishes, posing a risk to road safety. To address this, we proposed to use LiDAR-equipped roadside unit and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication to accurately estimate the connected autonomous vehicle’s position and help the vehicle when its self-localization is not accurate enough. Our simulation results indicate that this method outperforms traditional NDT scan matching-based approaches in terms of localization accuracy.

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