Plane Constraints Aided Multi-Vehicle Cooperative Positioning Using Factor Graph Optimization

要約

車車間（V2V）通信の開発により、車両アプリケーション向けの協調測位（CP）技術の研究が促進されます。
CP 手法は、車両間の測距と車両間のデータ交換により、測位の可用性と精度を向上させることができます。
ただし、車間通話は、2 台の車の間に障害物があるなどのさまざまな要因により、簡単に中断される可能性があります。
車間測距がないと、車両位置などの他の協調データが無駄になり、測距ベースの CP 法のパフォーマンス低下につながります。
協調データを最大限に活用し、車間測距損失の影響を軽減するために、本論文では平面制約を利用した新しい協調測位方法を提案します。
協力車両から受信した測位結果は、各車両の道路平面を構築するために使用されます。
次に、平面パラメータが CP スキームに導入され、位置決めソリューションに制約が課されます。
最先端のファクター グラフ最適化 (FGO) アルゴリズムを採用して、平面制約を全地球航法衛星システム (GNSS) の生データおよび車両間測距測定と統合します。
提案された CP 方法は、位置関連データのみを使用して平面制約が計算されるため、車間測距の中断に耐える機能を備えています。
車間測距が利用できない場合でも、車両は協力車両の位置データから恩恵を受けることができます。
実験結果は、特にレンジ間断続が発生した場合の測位性能において、提案した CP 方式が既存の方式よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

The development of vehicle-to-vehicle (V2V) communication facil-itates the study of cooperative positioning (CP) techniques for vehicular applications. The CP methods can improve the posi-tioning availability and accuracy by inter-vehicle ranging and data exchange between vehicles. However, the inter-vehicle rang-ing can be easily interrupted due to many factors such as obsta-cles in-between two cars. Without inter-vehicle ranging, the other cooperative data such as vehicle positions will be wasted, leading to performance degradation of range-based CP methods. To fully utilize the cooperative data and mitigate the impact of inter-vehicle ranging loss, a novel cooperative positioning method aided by plane constraints is proposed in this paper. The positioning results received from cooperative vehicles are used to construct the road plane for each vehicle. The plane parameters are then introduced into CP scheme to impose constraints on positioning solutions. The state-of-art factor graph optimization (FGO) algo-rithm is employed to integrate the plane constraints with raw data of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) as well as inter-vehicle ranging measurements. The proposed CP method has the ability to resist the interruptions of inter-vehicle ranging since the plane constraints are computed by just using position-related data. A vehicle can still benefit from the position data of cooperative vehicles even if the inter-vehicle ranging is unavaila-ble. The experimental results indicate the superiority of the pro-posed CP method in positioning performance over the existing methods, especially when the inter-ranging interruptions occur.

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