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2021 | OriginalPaper | Chapter

Navigation with Uncertain Map Data for Automated Vehicles

Authors : Christopher Diehl, Niklas Stannartz, Torsten Bertram

Published in: Automatisiertes Fahren 2021

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Using external map information for automated driving is beneficial, as this follows an extension of the sensor range and global navigation to a priori specified goal. However, common systems use high definition maps, which are expensive to construct and hard to maintain. Therefore, the paper at hand proposes an sensor-independent approach for navigation based on uncertain map data. This work first builds an environment model and plans a global route based on publicly available OpenStreetMap-Data. Afterward, it plans a trajectory considering the uncertainty in the map. Experiments in simulation and on real-world data show the efficiency of the approach.

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Metadata
Title
Navigation with Uncertain Map Data for Automated Vehicles
Authors
Christopher Diehl
Niklas Stannartz
Torsten Bertram
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34754-3_11

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