Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Demand-Aware Opportunistic Spectrum Access: A Game-Theoretic Learning Approach Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Cooperative Vehicle Sensing and Obstacle Avoidance for Intelligent Driving Based on Bayesian Frameworks

verfasst von : Yuan Ma, Tingting Zhang, Xuanxuan Tian

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Vehicular Adhoc Networks (VANET) based vehicle sensing and obstacle avoidance is of importance and widely addressed in intelligent driving. Due to the difficulties in the data fusion from various types of observations from different vehicles, a dynamic non-parametric belief propagation (DNBP) method based on the Bayesian framework for target detection and localization is presented. Furthermore, the target detection performance can be jointly improved by adopting observations from multiple vehicles, based on the presented frameworks. The presented method is validated through simulations. The performance advantages achieved from joint detection from multiple vehicles are also evaluated.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Distributed Spectrum Detection Algorithm Based on Reliability and Diffusion Strategy
Nächstes Kapitel LSODMRP: Improved-ODMRP Multicast Routing Protocol Based on Local Broadcast and Stable Links for MANET
Literatur
1.
Vemula, M., Bugallo, M.F., Djuric, P.M.: Sensor self-localization with beacon position uncertainty. Sig. Process. 89(6), 1144–1154 (2009)
2.
Dhital, A., Rubio, J.F., Closas, P.: Bayesian filtering for dynamic systems with applications to tracking. In: Universitat Politcnica De Catalunya (2010)
3.
Savic, V., Wymeersch, H.: Simultaneous localization and tracking via real-time nonparametric belief propagation. In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 5180–5184 (2013)
4.
Zhang, N., Xu, J., Lin, P.Q., Zhang, M.: An approach for real-time urban traffic state estimation by fusing multisource traffic data. In: Intelligent Control and Automation, pp. 4077–4081 (2012)
5.
Timotheou, S., Panayiotou, C.G., Polycarpou, M.M.: Transportation systems: monitoring, control, and security, pp. 125–166. Springer, Heidelberg (2015)
6.
Chen, Y.L., Wu, B.F., Huang, H.Y., Fan, C.J.: A real-time vision system for nighttime vehicle detection and traffic surveillance. IEEE Trans. Ind. Electron. 58(5), 2030–2044 (2011)
7.
Norpel, D., Dalaikhuu, S., Tseveenjav, K.: Traffic surveillance system based on computer vision and its application. In: International Conference on Ubi-Media Computing and Workshops, pp. 101–104 (2014)
8.
Hult, R., Campos, G.R., Steinmetz, E., Hammarstrand, L., Falcone, P., Wymeersch, H.: Coordination of cooperative autonomous vehicles: toward safer and more efficient road transportation. IEEE Sig. Process. Mag. 33(6), 74–84 (2016)
9.
Ihler, A.T., Fisher, J.W., Moses, R.L., Willsky, A.S.: Nonparametric belief propagation for self-localization of sensor networks. In: International Symposium on Information Processing in Sensor Networks, pp. 225–233 (2004)
10.
Ihler, A.T.: Inference in sensor networks: graphical models and particle methods. Massachusetts Institute of Technology (2005)
11.
Kantas, N., Singh, S.S., Doucet, A.: Distributed maximum likelihood for simultaneous self-localization and tracking in sensor networks. IEEE Trans. Sig. Process. 60(60), 5038–5047 (2012)
Metadaten
Titel
Cooperative Vehicle Sensing and Obstacle Avoidance for Intelligent Driving Based on Bayesian Frameworks
verfasst von
Yuan Ma
Tingting Zhang
Xuanxuan Tian
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-10-6570-5

Electronic ISBN: 978-981-10-6571-2

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6571-2_69

Neuer Inhalt

    Bildnachweise