Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2507.20772

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2507.20772 (eess)
[提交于 2025年7月28日 ]

标题: 视线之外:使用视觉和V2X通信的协作定位

标题: Beyond Line-of-Sight: Cooperative Localization Using Vision and V2X Communication

Authors:Annika Wong, Zhiqi Tang, Frank J. Jiang, Karl H. Johansson, Jonas Mårtensson
摘要: 精确且鲁棒的定位对于联网和自动驾驶车辆(CAVs)的安全运行至关重要,特别是在全球导航卫星系统(GNSS)信号不可靠的复杂城市环境中。本文提出了一种新颖的基于视觉的协同定位算法,该算法利用车载摄像头和车对一切(V2X)通信,使CAVs即使在遮挡严重的场景(如繁忙的交叉路口)中也能估计其位姿。特别是,我们为一组联网代理提出了一个新颖的分布式观测器,该观测器包括环境中的地标代理(静态或移动)以及需要估计其位姿(位置和方向)的车辆代理。假设(i)环境中至少有三个地标代理,(ii)每个车辆代理可以测量自身的角速度和线速度以及相对于至少三个相邻地标或车辆的相对方位角,(iii)相邻车辆可以通信它们的位姿估计,则每个车辆可以使用所提出的分布式观测器估计自身的位姿。我们证明,在满足最小可观测性条件的情况下,所提出的观测器下估计误差的原点是局部指数稳定的。此外,我们通过真实1/10比例的联网车辆实验和大规模仿真评估了所提出的方法,展示了其可扩展性,并验证了理论保证在实际场景中的有效性。
摘要: Accurate and robust localization is critical for the safe operation of Connected and Automated Vehicles (CAVs), especially in complex urban environments where Global Navigation Satellite System (GNSS) signals are unreliable. This paper presents a novel vision-based cooperative localization algorithm that leverages onboard cameras and Vehicle-to-Everything (V2X) communication to enable CAVs to estimate their poses, even in occlusion-heavy scenarios such as busy intersections. In particular, we propose a novel decentralized observer for a group of connected agents that includes landmark agents (static or moving) in the environment with known positions and vehicle agents that need to estimate their poses (both positions and orientations). Assuming that (i) there are at least three landmark agents in the environment, (ii) each vehicle agent can measure its own angular and translational velocities as well as relative bearings to at least three neighboring landmarks or vehicles, and (iii) neighboring vehicles can communicate their pose estimates, each vehicle can estimate its own pose using the proposed decentralized observer. We prove that the origin of the estimation error is locally exponentially stable under the proposed observer, provided that the minimal observability conditions are satisfied. Moreover, we evaluate the proposed approach through experiments with real 1/10th-scale connected vehicles and large-scale simulations, demonstrating its scalability and validating the theoretical guarantees in practical scenarios.
评论: 被2025年IEEE第28届智能交通系统国际会议(ITSC 2025)接受
主题: 系统与控制 (eess.SY) ; 机器人技术 (cs.RO)
引用方式: arXiv:2507.20772 [eess.SY]
  (或者 arXiv:2507.20772v1 [eess.SY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.20772
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Annika Wong [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 28 日 12:34:52 UTC (2,596 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
eess.SY
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.RO
cs.SY
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号