Vehicle self-localization using off-the-shelf sensors and a detailed map

In the research on autonomous vehicles, self-localization is an important problem to solve. In this paper we present a localization algorithm based on a map and a set of off-the-shelf sensors, with the purpose of evaluating this low-cost solution with respect to localization performance. The used test vehicle is equipped with a Global Positioning System receiver, a gyroscope, wheel speed sensors, a camera providing information about lane markings, and a radar detecting landmarks along the road. Evaluation shows that the localization result is within or close to the requirements for autonomous driving when lane markers and good radar landmarks are present. However, it also indicates that the solution is not robust enough to handle situations when one of these information sources is absent

Probabilistische modellbasierte Signalverarbeitung zur instantanen Lageschätzung

In dieser Arbeit werden Modelle und Verfahren für die instantane Verarbeitung von Messsignalen im Bereich der Lageschätzung vorgestellt. Dabei wird eine durchgängige mathematische Systembeschreibung gewählt, um die auftretenden Unsicherheiten, welche durch die Messungen und durch die Modellierung auftreten, zu berücksichtigen. Bei der Lageschätzung werden die Translation und die Rotation eines Objekts bezüglich eines Koordinatensystems bestimmt