Fusión de sensores para la localización robusta de vehículos autónomos en áreas urbanas

Abstract

[Resumen] El posicionamiento por GPS en zonas urbanas densamente pobladas puede ser un reto, principalmente debido al bloqueo de señales por edificios o túneles. Es por ello que los vehículos autónomos necesitan implementar alternativas para estas situaciones mediante una estructura de localización tolerante a fallos. Este es un área de gran interés en la que predominan el uso de técnicas de duplicación-comparación en combinación con las belief function, además de técnicas de localización alternativas. Este trabajo propone una estructura de localización para zonas urbanas densamente pobladas que incluye tanto un algoritmo robusto de detección de errores, capaz de evaluar el rango de confianza de cada estimación, como una precisa técnica de localización alternativa basada en un algoritmo de map matching de bajo coste computacional. La validación en un entorno simulado ha verificado la funcionalidad de la propuesta.

[Abstract] Localization in dense urban areas may be difficult, as GPS signal usually gets blocked by buildings or tunnels. Therefore, autonomous vehicles need to implement alternatives for those circumstances with a fault-tolerant localization structure. This is an area of great interest that most works address by combining duplicationcomparison techniques and the use of belief functions and alternative localization algorithms such as map-matching or visual odometry. This paper proposes a localization framework for dense urban areas that includes both a robust fault-tolerant algorithm capable of determining the reliability of every position estimation, and a computationally low demanding map matching algorithm as an accurate alternative localization strategy. Validation on simulation environment has proved that the proposed approach is functional.