Beyond high-definition maps: map alternatives for intelligent vehicles\' localization (2024)
- Authors:
- Autor USP: PRZEWODOWSKI FILHO, CARLOS ANDRÉ BRAILE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/T.55.2024.tde-06012025-124638
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; ROBÔS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ROBÓTICA
- Keywords: Autonomous vehicles; Digital map; Localização; Localization; Mapas Aéreos; OpenStreetMap; Semantic; SLAM
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A estimativa de estado desempenha um papel importante para a maioria das tarefas de navegação para robôs móveis. No caso de veículos autônomos, a localização é principalmente realizada usando medições de dispositivos do Global Navigation Satellite System (GNSS), mapas de alta definição (HD) ou ambos. Por outro lado, mapas aéreos e derivados, ou mapas de mais alto-nível, como o OpenStreetMap ou o Google Maps, representam alternativas mais viáveis financeiramente e, dependendo de como for usado, com características mais estáveis. No entanto, a tarefa de associar as medições do sensor de baixo nível a recursos de alto nível desses mapas tende a ser mais complexa dado que os domínios de representação de dados tendem a ser diferentes. Portanto, nesta tese, propomos aliar técnicas para associar os dados de baixo nível de sensor a um mapa mais abstrato com o fim de localização no contexto de veículos inteligentes. Dentre os resultados obtidos com o último dos métodos propostos, alcançamos uma localização com erro médio de 3:4m utilizando as trajetórias do dataset Kitti, superando o popular método proposto em (MILLER et al., 2021) em mais de 1:7m no mesmo dataset. Por fim, os métodos propostos nesta tese visaram a modularização e integração com sistemas mais complexos, de forma que - mesmo sem o intuito de fusão com mapas HD ou GNSS - estes possam estar integrados ao mesmo sistema.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 11.09.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
PRZEWODOWSKI FILHO, Carlos Andre Braile. Beyond high-definition maps: map alternatives for intelligent vehicles\' localization. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012025-124638/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Przewodowski Filho, C. A. B. (2024). Beyond high-definition maps: map alternatives for intelligent vehicles\' localization (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012025-124638/ -
NLM
Przewodowski Filho CAB. Beyond high-definition maps: map alternatives for intelligent vehicles\' localization [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012025-124638/ -
Vancouver
Przewodowski Filho CAB. Beyond high-definition maps: map alternatives for intelligent vehicles\' localization [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012025-124638/ - Feature extraction from 3D point clouds
- A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter
- Localization correction using road signs
- A Monte Carlo particle filter formulation for mapless-based localization
- Global localization using OpenStreetMap and elevation offsets
- Altitude offset constraint for mobile robots’ localization
- Full-range liver fat fraction estimation in magnitude MRI using a signal shape descriptor
- Integrating modular pipelines with end-to-end learning: a hybrid approach for robust and reliable autonomous driving systems
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2024.tde-06012025-124638 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
