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Robust Self-Tuning Data Association for Geo-Referencing Using Lane Markings
Localization in aerial imagery-based maps offers many advantages, such as global consistency, geo-referenced maps, and the availability of publicly accessible data. However, the landmarks that can be observed from both aerial imagery and on-board sensors is limited. This leads to ambiguities or aliasing during the data association. Building upon a highly informative representation (that allows efficient data association), this paper presents a complete pipeline for resolving these ambiguities. Its core is a robust self-tuning data association that adapts the search area depending on a pseudo-entropy of the measurements. Additionally, to smooth the final result, we adjust the information matrix for the associated data as a function of the relative transform produced by the data association process. We evaluate our method on real data from urban and rural scenarios around the city of Karlsruhe in Germany. We compare state-of-the-art outlier mitigation methods with our self-tuning approach, demonstrating a considerable improvement, especially for outer-urban scenarios.This work was supported by the Regional Valencian Community Government and the European Regional Development Fund (ERDF) through the Project PROMETEO/2021/075, and under Grants ACIF/2019/088 and BEFPI/2021/069
Dynamically Weighted Factor-Graph for Feature-based Geo-localization
Feature-based geo-localization relies on associating features extracted from
aerial imagery with those detected by the vehicle's sensors. This requires that
the type of landmarks must be observable from both sources. This no-variety of
feature types generates poor representations that lead to outliers and
deviations, produced by ambiguities and lack of detections respectively. To
mitigate these drawbacks, in this paper, we present a dynamically weighted
factor graph model for the vehicle's trajectory estimation. The weight
adjustment in this implementation depends on information quantification in the
detections performed using a LiDAR sensor. Also, a prior (GNSS-based) error
estimation is included in the model. Then, when the representation becomes
ambiguous or sparse, the weights are dynamically adjusted to rely on the
corrected prior trajectory, mitigating in this way outliers and deviations. We
compare our method against state-of-the-art geo-localization ones in a
challenging ambiguous environment, where we also cause detection losses. We
demonstrate mitigation of the mentioned drawbacks where the other methods fail.Comment: This paper is under review at the journal "IEEE Robotics and
Automation Letters
Traffic Scene Perception for Automated Driving with Top-View Grid Maps
Ein automatisiertes Fahrzeug muss sichere, sinnvolle und schnelle Entscheidungen auf Basis seiner Umgebung treffen.
Dies benötigt ein genaues und recheneffizientes Modell der Verkehrsumgebung.
Mit diesem Umfeldmodell sollen Messungen verschiedener Sensoren fusioniert, gefiltert und nachfolgenden Teilsysteme als kompakte, aber aussagekräftige Information bereitgestellt werden.
Diese Arbeit befasst sich mit der Modellierung der Verkehrsszene auf Basis von Top-View Grid Maps.
Im Vergleich zu anderen Umfeldmodellen ermöglichen sie eine frühe Fusion von Distanzmessungen aus verschiedenen Quellen mit geringem Rechenaufwand sowie eine explizite Modellierung von Freiraum.
Nach der Vorstellung eines Verfahrens zur Bodenoberflächenschätzung, das die Grundlage der Top-View Modellierung darstellt, werden Methoden zur Belegungs- und Elevationskartierung für Grid Maps auf Basis von mehreren, verrauschten, teilweise widersprüchlichen oder fehlenden Distanzmessungen behandelt.
Auf der resultierenden, sensorunabhängigen Repräsentation werden anschließend Modelle zur Detektion von Verkehrsteilnehmern sowie zur Schätzung von Szenenfluss, Odometrie und Tracking-Merkmalen untersucht.
Untersuchungen auf öffentlich verfügbaren Datensätzen und einem Realfahrzeug zeigen, dass Top-View Grid Maps durch on-board LiDAR Sensorik geschätzt und verlässlich sicherheitskritische Umgebungsinformationen wie Beobachtbarkeit und Befahrbarkeit abgeleitet werden können.
Schließlich werden Verkehrsteilnehmer als orientierte Bounding Boxen mit semantischen Klassen, Geschwindigkeiten und Tracking-Merkmalen aus einem gemeinsamen Modell zur Objektdetektion und Flussschätzung auf Basis der Top-View Grid Maps bestimmt