190630_AV2X_Batt-Maissen-Zloebl_slides_final
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MAS | CAS ETH in Mobilität der Zukunft<br />
CAS Arbeit Systemaspekte – MAS|CAS ETH in Mobilität der Zukunft<br />
Welche zusätzlichen Informationen gewinnen autonome<br />
Fahrzeuge durch HD live Maps?<br />
Modell vom Umfeld<br />
• Die geometrische Karte besteht aus Rohdaten<br />
von LIDAR, Kameras, GNSS, IMUs,<br />
Satelitenbilder und weiteren Daten.<br />
• Die Ausgabe ist eine bearbeitete und<br />
layerorientierte 3D-Punktwolke (Detailtiefe,<br />
Vereinfachung).<br />
• Kleinere Abweichungen der Erfassungsmuster<br />
durch Wettereinflüsse oder Jahreszeiten spielen<br />
im Anschluss Rolle.<br />
• Die Karte wird robuster, skalierbarer ohne<br />
datenintensive Komplexität. Die Datenspeicherung<br />
und -verarbeitung ist für die Navigation<br />
selbstfahrender Fahrzeuge optimiert.<br />
GNSS > high precision Global Navigation Satellite System; IMU > Inertial Measurement Units<br />
Q10<br />
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