Operational requirements for localization in autonomous vehicles

要約

自動運転車 (AV) は、さまざまなシーンの形状、交通状況、環境条件の下で、グローバル座標系またはローカル フィーチャを基準にして、その位置と方向を正確に決定する必要があります。
\cite{reid2019localization} は、AV のローカリゼーション要件のための包括的なフレームワークを提供します。
しかし、このフレームワークは制限が厳しすぎるため、(a) 車線からの逸脱はごくわずか ($10^{8}$ 時間ごとに 1 回) のみが許容され、(b) すべての道路タイプは、次のような制限に注意を払わずに同じとみなされます。
(c) 位置と向きの時間的性質は要件では考慮されていません。
この研究では、手術中に AV を安全に保つことを目的とした位置特定要件について、より実践的な見解を示します。
我々は以下の新しい貢献を提示します – (a) 隣接する車線境界から始まるワイブル分布の累積分布関数として逸脱ペナルティを提案します、(b) 現在の道路タイプに従って逸脱ペナルティのパラメータをカスタマイズします、
自車両が対向する特定の車線境界と道路の曲率、および (c) 隣接車線の利用可能なギャップに基づいて逸脱ペナルティを更新します。
私たちは、この定式化により、安全性に焦点を当てながら、以前の研究よりも位置特定要件のより堅牢で達成可能なビューを提供できると仮定しています。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles (AVs) need to determine their position and orientation accurately with respect to global coordinate system or local features under different scene geometries, traffic conditions and environmental conditions. \cite{reid2019localization} provides a comprehensive framework for the localization requirements for AVs. However, the framework is too restrictive whereby – (a) only a very small deviation from the lane is tolerated (one every $10^{8}$ hours), (b) all roadway types are considered same without any attention to restriction provided by the environment onto the localization and (c) the temporal nature of the location and orientation is not considered in the requirements. In this research, we present a more practical view of the localization requirement aimed at keeping the AV safe during an operation. We present the following novel contributions – (a) we propose a deviation penalty as a cumulative distribution function of the Weibull distribution which starts from the adjacent lane boundary, (b) we customize the parameters of the deviation penalty according to the current roadway type, particular lane boundary that the ego vehicle is against and roadway curvature and (c) we update the deviation penalty based on the available gap in the adjacent lane. We postulate that this formulation can provide a more robust and achievable view of the localization requirements than previous research while focusing on safety.

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