The Role of Integrity Monitoring in Connected and Automated Vehicles: Current State-of-Practice and Future Directions

要約

コネクテッドおよび自動化された車両（CAV）の研究は、過去10年間で、知覚、ナビゲーション、コミュニケーション、および制御機能の大幅な進歩により、牽引力を獲得しました。
CAVアプリケーションの要件を満たすには、特に安全性がある場合は、正確で信頼できる位置情報が必要です。
さまざまな知覚センサー（カメラ、ライダーなど）の出現により、車両のポジショニングシステムの精度と堅牢性の両方が改善されました。
車両間車両（V2V）と車両間（V2I）ベースの協同組合ポジショニングは、位置推定の精度を改善できますが、協同環境でのマルチセンサー融合に関与する完全性のリスクはまだ完全には検討されていません。
このペーパーでは、整合性監視（IM）の配置分野での既存の研究をレビューし、さまざまな研究ギャップを特定します。
協力的なIM方法を強調する研究を特定することに特に注意が払われています。
この分析は、将来の協力的なポジショニングソリューションのための新しいIMフレームワークの開発への道を開くのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Connected and Automated Vehicle (CAV) research has gained traction in the last decade due to significant advancements in perception, navigation, communication, and control functions. Accurate and reliable position information is needed to meet the requirements of CAV applications, especially when safety is concerned. With the advent of various perception sensors (e.g. camera, LiDAR, etc.), the vehicular positioning system has improved both in accuracy and robustness. Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) based cooperative positioning can improve the accuracy of the position estimates, but the integrity risks involved in multi-sensor fusion in a cooperative environment have not yet been fully explored. This paper reviews existing research in the field of positioning Integrity Monitoring (IM) and identifies various research gaps. Particular attention has been placed on identifying research that highlights cooperative IM methods. This analysis helps pave the way for the development of new IM frameworks for cooperative positioning solutions in the future.

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