协作定位的检测和过滤框架

自主车辆（AVs）正日益成为现实，例如今天车辆中的先进驾驶辅助系统（ADAS），这些系统帮助驾驶员进行驾驶和停车功能。AV的定位问题主要依赖于多种传感器，包括相机、激光雷达和雷达。制造、安装、校准和维护这些传感器的成本可能很高，从而增加了AV的总体成本。本研究探讨了在编队上下文中改善ADAS类别车辆定位的方法，其中ADAS车辆跟随一辆配备高精度传感器套件的领航“智能”AV。我们提出并通过使用过滤框架结合来自视觉和里程计的位置信息来改善跟随智能车辆的ADAS车辆的定位，生成了相关结果。