以下来自：
Schreiber, Markus, Carsten Knoppel, and Uwe Franke. “LaneLoc: Lane Marking Based Localization Using Highly Accurate Maps.” In 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 449–54. Gold Coast City, Australia: IEEE, 2013. https://doi.org/10.1109/IVS.2013.6629509.
摘要
GNSS 在市区无法达到分米级的精度。
本文使用stereo camera、包含curbs（路边） and road markings的高精地图、以及IMU data实现此精度需求。
（使用GNSS做初始化）
至于 IMU 用来干啥了，文中应该没有显示地提到，在 Kalman Filter 那一节中的 yaw rate就是惯导提供的。。
本文中实验用的是自己建的地图。
MAPPING
Mapping 和 online localization 是完全分开的。
mapping的时候用高精度GNSS，并使用360度的velodyne laser得到complete road geometry（包含交叉路口等）。
俯视的广角相机，然后进行lane detection，
相机视角较小，远处的lane以及road boundary由lasers canner的图像来获取。
由于分辨率和对比度的原因，这些marking 信息得 手动标注。
ONLINE LOCALIZATION
基于 Kalman Filter 的定位模型
状态矢量为静止坐标系（stationary coordinate system）中的一个二维位置 $(X,Y)$，以及车辆在此坐标系中的偏航角 $\varphi$，地图上的点也是处于这个坐标系。
状态方程很简单，就是一个线性的离散更新方程。
地图坐标系旋转一下就变到车辆坐标系啦。
残差的计算需要在车辆坐标系进行。
我们用相机等算的点基本上都是相对于车辆坐标系的，因此需要将地图点转化到车辆坐标系。
测量模型描述了所有测量点的期望位置 $h(\vec{x}_{veh})$ （注意这个 $h$ 函数隐含了地图坐标系到车辆坐标系的变换）与对应的车辆坐标系的测量 $\vec{y}$ 之差：
\(\vec{r}=\vec{y}-h(\vec{x}_{veh})\)
测量模型的方差为地图方差+相机高度和朝向导致的back-projection噪声之和。
Map Matching
地图里 markings 以及 curbs 都是用 line segment表示的。
我们的测量值是点。
这就涉及到 line segment 和点 进行匹配的问题。
文中将line segment采样成几个点，然后再进行匹配。
Lane Marking 的测量
使用oriented matched filter检测lane marking（对于遮挡的marking的处理：就是不处理，使用Freespace忽略掉遮挡区域）。
首先根据当前的状态向量，将地图（其实就是地图里的line segment）投射到图像上，
然后将search lines放到lane marking的期望位置（应该就是上面投射后的line segment吧）附近，
此时，oriented matched filter就能检测到图像中的lane marking了
然后根据stereo 相机的深度信息，将检测到的lane marking投射到road上，即变换到车辆坐标系，这样就得到了上一小节（即 基于 Kalman Filter 的定位模型)中的测量值。
Curb Measurement
使用以下文献的方法：
P. Greiner, M. Enzweiler, C. Knoeppel, and U. Franke, “Towards multicue
urban curb recognition,” in IEEE Intelligent Vehicles Symposium,
Gold Coast, Australia, 2013
EVALUATION
Evaluation on Test Track
此数据集比较完美
50 km，平稳路段，没有curbs and other traffic，Road markings特别明显。
对于online localization的精度，
每个图像中，可测量前方15米的范围
在此数据集上，mean residual 达到了 7.0 cm 的精度。
Evaluation of Road Dataset
系统启动的时候用GNSS的均值进行初始化（就是初始路段的均值)。
mean residual为 11 cm, 大概是 11 个像素点。
误差大的地方主要是维度误差较大，这些地方基本上只有solid line，或者遇到dashed segment or stopline 的时候。
注：我们的高清地图是 10 cm 级的。