論文の概要: Automated Lane Change Behavior Prediction and Environmental Perception Based on SLAM Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04492v1
- Date: Sat, 6 Apr 2024 03:48:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 20:58:47.872599
- Title: Automated Lane Change Behavior Prediction and Environmental Perception Based on SLAM Technology
- Title（参考訳）: SLAM技術に基づく車線変化予測と環境認識
- Authors: Han Lei, Baoming Wang, Zuwei Shui, Peiyuan Yang, Penghao Liang,
- Abstract要約: 本稿では,自動車線変更行動予測と環境認識の文脈におけるSLAM技術の適用について検討する。
TeslaやMobileyeといった企業の実例では、自律運転システムにおけるAI駆動技術、センサー融合、SLAMの統合が紹介されている。
この論文は、自動運転車の正確な環境認識、位置決め、意思決定を可能にするSLAMの重要な役割を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9223856107206057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In addition to environmental perception sensors such as cameras, radars, etc. in the automatic driving system, the external environment of the vehicle is perceived, in fact, there is also a perception sensor that has been silently dedicated in the system, that is, the positioning module. This paper explores the application of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) technology in the context of automatic lane change behavior prediction and environment perception for autonomous vehicles. It discusses the limitations of traditional positioning methods, introduces SLAM technology, and compares LIDAR SLAM with visual SLAM. Real-world examples from companies like Tesla, Waymo, and Mobileye showcase the integration of AI-driven technologies, sensor fusion, and SLAM in autonomous driving systems. The paper then delves into the specifics of SLAM algorithms, sensor technologies, and the importance of automatic lane changes in driving safety and efficiency. It highlights Tesla's recent update to its Autopilot system, which incorporates automatic lane change functionality using SLAM technology. The paper concludes by emphasizing the crucial role of SLAM in enabling accurate environment perception, positioning, and decision-making for autonomous vehicles, ultimately enhancing safety and driving experience.
- Abstract（参考訳）: 自動走行システムにおけるカメラ、レーダー等の環境認識センサに加えて、車両の外部環境も認識され、実際にはシステム、すなわち位置決めモジュールに静かに集中した知覚センサも存在する。
本稿では,自動車線変更行動予測と環境認識の文脈におけるSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術の適用について検討する。
従来の位置決め手法の限界について議論し、SLAM技術を導入し、LIDAR SLAMと視覚SLAMを比較した。
Tesla、Waymo、Mobileyeといった企業の実例では、自律運転システムにおけるAI駆動技術、センサー融合、SLAMの統合が紹介されている。
次に、SLAMアルゴリズム、センサー技術、および運転安全性と効率性における自動車線変更の重要性について検討した。
SLAM技術を使用した自動車線変更機能を組み込んだ、TeslaのAutopilotシステムのアップデートを強調している。
この論文は、自動運転車の正確な環境認識、位置決め、意思決定を可能にすることにおけるSLAMの重要な役割を強調し、究極的には安全性と運転経験を高めている。
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