Bildbasierte Landmarkennavigation mittels YOLOv11 und NuScenes

In urbanen Umgebungen mit eingeschränkter GNSS-Verfügbarkeit stellt die landmarkenbasierte Lokalisierung eine vielversprechende Alternative für autonome Fahrzeuge dar.

Diese Arbeit präsentiert einen Partikelfilter-basierten Ansatz zur Fahrzeuglokalisierung unter Verwendung von Ampeln als visuelle Landmarken. Die Detektion erfolgt mittels vortrainiertem YOLOv11l [2] über sechs Kamera-Perspektiven, deren Beobachtungen sequentiell im Partikelfilter fusioniert werden. Die Evaluation auf einer 6-minütigen Trajektorie im NuScenes-Datensatz [1] zeigt eine mediane Lokalisierungsgenauigkeit von 1.3m nach Konvergenz. Die Ergebnisse demonstrieren eine starke Korrelation zwischen lokaler Ampeldichte und Positionsgenauigkeit, wobei der Partikelfilter schon bei 3 detektierten Ampeln pro Zeitschritt eine gute Lokalisierung erreicht.