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基于车云协同的露天矿山数字地图更新方法
文献摘要：
高精数字地图是自动驾驶技术的基础,其为自动驾驶车辆提供精确的位置信息;但随着环境的变化和时间的推移,非结构化道路地图的保真性会逐渐下降.为此,文章提出了一种基于车云协同的露天矿山数字地图更新方法,以有效提高地图更新的效率.其首先构建了一种三层地图模型结构,以保证露天矿山地图更新的完整性;然后,针对露天矿山多种场景,提出了一种基于轨迹的地图更新方法,并设计了一种基于车云协同的地图更新系统.实验结果表明,采用基于车云协同的露天矿山数字地图更新方法,可有效降低地图更新时延,相比单车模式,地图平均更新时延降低了75％,保证了地图的鲜度;同时降低了地图更新的相对误差,整体精度提升了10％,满足地图保真性的要求.
文献关键词：
车云协同;自动驾驶;地图更新;高精数字地图;露天矿山
中图分类号：
作者姓名：
李浩然;张利;陆鑫;王晓伟;欧阳文杰;秦洪懋
作者机构：
湖南大学 机械与运载工程学院,湖南 长沙 410082;东风悦享科技有限公司,湖北 武汉 430056;湖南大学 无锡智能控制研究院,江苏 无锡 214115
文献出处：
引用格式：
[1]李浩然;张利;陆鑫;王晓伟;欧阳文杰;秦洪懋-.基于车云协同的露天矿山数字地图更新方法)[J].控制与信息技术,2022(05):44-52
A类：
数字地图更新,高精数字地图
B类：
车云协同,露天矿山,更新方法,自动驾驶技术,自动驾驶车辆,供精,位置信息,非结构化道路,路地,保真性,图模型,模型结构,新系统,时延,单车,车模,鲜度,整体精度,精度提升
AB值：
0.161419
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