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EnglishIn this paper we present a probabilistic lane-localization algorithm for highway-like scenarios designed to increase the accuracy of the vehicle localization estimate. The contribution relies on a Hidden Markov Model (HMM) with a transient failure model. The idea behind the proposed approach is to exploit the availability of OpenStreetMap road properties in order to reduce the localization uncertainties that would result from relying only on a noisy line detector, by leveraging consecutive, possibly incomplete, observations. The algorithm effectiveness is proven by employing a line detection algorithm and showing we could achieve a much more usable, i.e., stable and reliable, lane-localization over more than 100Km of highway scenarios, recorded both in Italy and Spain. Moreover, as we could not find a suitable dataset for a quantitative comparison of our results with other approaches, we collected datasets and manually annotated the Ground Truth about the vehicle ego-lane. Such datasets are made publicly available for usage from the scientific community.
| Citazione: | Ballardini, A., Cattaneo, D., Izquierdo, R., Parra, I., Sotelo, M., & Sorrenti, D. (2017). Ego-Lane estimation by modeling lanes and sensor failures. In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp.1-7). IEEE. |
| Tipo: | slide + paper |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | Si |
| Titolo: | Ego-Lane estimation by modeling lanes and sensor failures |
| Autori: | Ballardini, A; Cattaneo, D; Izquierdo, R; Parra, I; Sotelo, M; Sorrenti, D |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2017 |
| Lingua: | English |
| Nome del convegno: | IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) |
| ISBN: | 978-1-5386-1526-3 |
| Appare nelle tipologie: | 02 - Intervento a convegno |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/10281/192520
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