Estimating Road Curvature from GPS Data

Lipar 2011 — Estimation of Road Centerline Curvature from Raw GPS Data

📚 Référence

Lipar, P., et al. (2011). “Estimation of Road Centerline Curvature from Raw GPS Data.”

🎯 Objet

Estimer la courbure de la route à partir de données GPS brutes (sans IMU) via lissage + dérivation numérique.

✍️ Points clés

  • Lissage trajectoire (ex. spline / Savitzky–Golay) pour réduire le bruit avant dérivation.
  • Courbure κ(t) calculée à partir des dérivées 1re/2e (ou rayon R = 1/|κ|).
  • Sensibilité forte au pas d’échantillonnage et au bruit de position → besoin d’un prétraitement robuste.
  • Brique utile pour un proxy « risque virage » quand seule la trace GPS est disponible.
  • Intérêt RS3/Telemachus : base de comparaison pour les approches GNSS+IMU (A032/A033) et pour RoadGeometry (RFC-0015).

🔗 Liens

  • A030 (fiche canonique).
  • Relié à : [P008], [P009], [T002], [B013].
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Sources · Liens sortants

  • B013 — Estimer la courbure de la route : du GPS brut à la géométrie de conduite
  • B015 — Du virage à la vigilance : estimer le risque à partir de la géométrie routière
  • B016 — Vision et courbure : ce que les caméras apprennent des virages
  • B017 — Détection d’Événements de Conduite par IMU : Vers une Intelligence Embarquée Fiable
  • P008 — Road Curvature Estimation and its Role in Risk-Aware Simulation
  • P009 — Curvature-Aware Simulation Pipelines for Mobility and Safety Research
  • T002 — Telemachus RoadGeometry Extension (RFC-0015)

Cité par · Liens entrants

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