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Probabilistic lane estimation for autonomous driving using basis curves

机译:使用基本曲线自动驾驶的概率车道估计

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摘要

Lane estimation for autonomous driving can be formulated as a curve estimation problem, where local sensor data provides partial and noisy observations of spatial curves forming lane boundaries. The number of lanes to estimate are initially unknown and many observations may be outliers or false detections (due e.g. to shadows or non-boundary road paint). The challenges lie in detecting lanes when and where they exist, and updating lane estimates as new observations are made.
机译:可以将自动驾驶的车道估计公式化为曲线估计问题,其中本地传感器数据会提供对形成车道边界的空间曲线的部分和嘈杂的观测结果。最初估计的车道数量是未知的,许多观察结果可能是异常值或错误检测(例如由于阴影或无边界的道路油漆)。挑战在于检测车道何时何地存在以及在进行新观测时更新车道估计。

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