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摘要在本文中,我们提出了一个新方法，定位和追踪在停车场的车辆，以一种嵌入式环境激光雷达传感器为基础。
特别地，我们提供了一个集成来自多个传感器的数据，使得我们可以追踪车辆在公共停车场的坐标系统。为了执行检测和实时跟踪,结合适当的方法,叫做gridbased方法,RANSAC算法和卡尔曼滤波被提出和评估。系统达到高度准确和精确的车辆定位。46890
在一个更大的上下文框架中,我们的方法被用作参考系统，在停车场内启用自动驾驶。
在我们的实验中,我们表明，该算法使得可以精确的车辆定位和跟踪。我们系统的结果是对于真实人体示踪数据的比较，基于这种比较，我们证明与平均横向精度高分别纵6.3厘米和8.5厘米误差。
介绍
在过去的几可以实现十年里,许多不同的技术方法论文网，实现了提高司机的安全与舒适。准确的组合传感器和强大的算法Rithms使得高级驾驶员辅助系统(ADAS)，能够支持的驱动程序(例如,在危急情况下车道偏离警告)或减轻他的自主累人的动作(如表演。、停车援助)。因此,从长远来看，车辆将驱动全自动。
如今,这种自治只有在限制的场景内。
在这项研究中,我们现在的定位和跟踪的新方法
车辆在已知环境中使用车库的例子。
我们的方法是特别有趣,因为很多在这样的环境中的人感觉不舒服的不同原因:
1.驾驶在狭窄的建筑有时令人困惑架构是压力。
2.老年人或残疾人遇到问题进入他们的车在狭窄的停车点。
3.人们觉得不安全。
4．找到一个免费的停车位是耗时的,
∗Institut fur Neuroinformatik, Ruhr-Universit ¨ at Bochum, Germany. ¨
{andre.ibisch, marcel.neuhausen,
marc-philipp.tschentscher, marc.schlipsing,
jan.salmen}@ini.rub.de
◦ AUDI AG, Ingolstadt, Germany.
{stefan.stuemper, harald.altinger}@audi.de
• Institut fur Informatik VI, Technical University Munich, Germany. ¨
knoll@in.tum.de
在本文中,我们提出一个environment-embedded方法定位和跟踪的车辆在停车场基于激光雷达(光探测和测距)传感器。停车辅助系统的上下文中这些结果和其他车辆的感官数据是用来实现的自主驾驶。在主要的系统驱动程序，他的车在停车场入口，然后通过建筑走向自主驱动免费停车位,不久以后同样可以被取得该定位系统收集可靠数据，当各种室内场景当GPS信息不可用时，它是灵活的和可伸长的封面，不同大小的车辆(如卡车或机器人)的巨大室内区域。
为了实现这些目标,我们基于我们的系统，多个激光雷达传感器嵌入到停车场环境。激光雷达传感器测量距离高，在一个准确性和快速采样率的环境下。
本文将首先在第二秒概述相关的工作，在第三秒该方法提出了实现途径，在第四秒实现系统测试和评估一个停车场。最后第五秒给出了结论和展望。
二．相关工作
激光雷达传感器安装在移动物体，广泛用于检测和跟踪相关的对象，以及空间在不同领域的应用(机器人、汽车等)或收集信息对未知的环境。
在这里,我们专注于应用程序在一个停车的场景中，协助´Suppe等人提出了一个方法，使用激光雷达传感器连接到车辆和停车测程法信息。他们的系统允许驾驶员经营他的车通过观察与远程的轨迹控制之外的车。一个¨Kummerle等人介绍
方法在没有GPS数据自动停车在一个停车场。尽管他们的系统是非常准确的位置误差为0.1 m,它不适合普遍汽车,五种不同的激光系统和五个雷达传感器安装在测试载体。