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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Improved Multi-Kernel Estimation Method for Vehicle Localization

verfasst von : Wenjie Lu, Liangwei Jiang, Min Wang, Qing Ma

Erschienen in: Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Transportation

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Vehicle localization is one of the key functions in Intelligent Vehicles (IVs). Localization result is usually provided by the combination of GPS data and additional sensors, which are able to improve the localization precision. In this paper, a monocular camera and map database help vehicle localization, aiming to enhancing the localization performance. To this end, map-based road lane markings are constructed according to open source map. Then, vision-based markings and map-based markings are fused to obtain the improved vehicle fix, using an improved Multi-Kernel Estimation (MKE) method. The results using real data show that our method leads to an obvious improvement in vehicle localization accuracy.

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Metadaten
Titel
An Improved Multi-Kernel Estimation Method for Vehicle Localization
verfasst von
Wenjie Lu
Liangwei Jiang
Min Wang
Qing Ma
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Transportation

Print ISBN: 978-981-10-2397-2

Electronic ISBN: 978-981-10-2398-9

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2398-9_10

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    Bildnachweise