Boschenriedter, Stefan ; Hossbach, Phillip ; Linnhoff, Clemens ; Luthardt, Stefan ; Wu, Siqian (2018)
Multi-Session Visual Roadway Mapping.
2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Maui, Hawaii, USA (04.11. - 07.11.2018)
doi: 10.1109/ITSC.2018.8570004
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Dies ist die neueste Version dieses Eintrags.
Kurzbeschreibung (Abstract)
This paper proposes an algorithm for camera based roadway mapping in urban areas. With a convolutional neural network the roadway is detected in images taken by a camera mounted in the vehicle. The detected roadway masks from all images of one driving session are combined according to their corresponding GPS position to create a probabilistic grid map of the roadway. Finally, maps from several driving sessions are merged by a feature matching algorithm to compensate for errors in the roadway detection and localization inaccuracies. Hence, this approach utilizes solely low-cost sensors common in usual production vehicles and can generate highly detailed roadway maps from crowd-sourced data.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2018 |
| Autor(en): | Boschenriedter, Stefan ; Hossbach, Phillip ; Linnhoff, Clemens ; Luthardt, Stefan ; Wu, Siqian |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Multi-Session Visual Roadway Mapping |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2018 |
| Ort: | Darmstadt |
| Verlag: | IEEE |
| Buchtitel: | 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) |
| Veranstaltungstitel: | 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) |
| Veranstaltungsort: | Maui, Hawaii, USA |
| Veranstaltungsdatum: | 04.11. - 07.11.2018 |
| DOI: | 10.1109/ITSC.2018.8570004 |
| Zugehörige Links: | |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | This paper proposes an algorithm for camera based roadway mapping in urban areas. With a convolutional neural network the roadway is detected in images taken by a camera mounted in the vehicle. The detected roadway masks from all images of one driving session are combined according to their corresponding GPS position to create a probabilistic grid map of the roadway. Finally, maps from several driving sessions are merged by a feature matching algorithm to compensate for errors in the roadway detection and localization inaccuracies. Hence, this approach utilizes solely low-cost sensors common in usual production vehicles and can generate highly detailed roadway maps from crowd-sourced data. |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme) |
| Hinterlegungsdatum: | 02 Jul 2024 22:12 |
| Letzte Änderung: | 02 Jul 2024 22:12 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
-
Multi-Session Visual Roadway Mapping. (deposited 20 Jun 2024 16:31)
- Multi-Session Visual Roadway Mapping. (deposited 02 Jul 2024 22:12) [Gegenwärtig angezeigt]
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