Mecanismo Eficiente de Localização Cooperativa para Veículos Autônomos Conectados

A localização robusta e precisa é fundamental para garantir o funcionamento de aplicações de Veículos Autônomos Conectados (CAVs). No entanto, os mecanismos de navegação veicular (GNSS) são afetados por diversos problemas nas áreas urbanas, principalmente devido à refração ou reexão dos sinais de satélite em prédios. Assim, para usar a localização do GNSS e satisfazer os requisitos das aplicações de CAVs, é necessário considerar técnicas de fusão de dados para obter um posicionamento mais eciente por meio da troca de dados entre os CAVs. Neste cenário, este artigo apresenta um mecanismo de fusão de dados para localização veicular cooperativa, denominado de DUELAR. O mecanismo considera o Filtro de Kalman Sem Cheiro em conjunto com um algoritmo de map matching a nível de faixa para corrigir os erros de localização. Os resultados da simulação mostraram que o DUELAR reduz o erro de localização em pelo menos 70% comparado com outras abordagens da literatura.