IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT) 是一本开放获取的全电子期刊，发表原创高质量论文，涵盖移动无线电、机动车辆和陆地交通领域电气和电子工程的理论、实验和操作层面。我们的期刊不仅欢迎原创高质量论文，也欢迎以行业为中心的出版物，重点关注研究成果并提出对进行类似研究的人员有用的想法。

我们重点介绍一篇由来自 TECNALIA、巴斯克研究与技术联盟、巴斯克大学 UPV/EHU、弗吉尼亚理工大学交通研究所、虚拟车辆研究有限公司和 CEIT 的研究人员和从业人员共同撰写的论文。这篇研究论文提出并验证了一种高效的轻量级后备式汽车定位算法，用于在主要定位源发生故障后在城市场景中行驶。

A Fallback Localization Algorithm for Automated Vehicles Based on Object Detection and Tracking

Authors: Mario Rodríguez-Arozamena; Jose Matute; Javier Araluce; Lukas Kuschnig; Christoph Pilz; Markus Schratter; Joshué Pérez Rastelli; Asier Zubizarreta
Published in volume 6, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
IEEExplore version: https://ieeexplore.ieee.org/document/10963758

随着自动驾驶汽车的日益普及，确保其在各种极端情况下, ，尤其是在其主要定位系统（如 GNSS 或高清地图）意外失效的罕见情形下，的运行安全变得尤为重要。为应对这一挑战，我们提出了一种全新的备用定位方法，专为此类极端工况设计。该方法不依赖已知地标或外部基础设施，而是充分利用城市街道上随处可见的资源——其他停放的车辆。这一理念类似于手机 GPS 利用卫星进行定位。即便事先并不知道这些停放车辆的准确位置，自动驾驶汽车也可以在正常运行期间追踪它们的相对位置，并在主定位系统失效后，通过测量与它们的距离来估算自身的位置。借助这种机制，车辆能够维持对周围环境的空间感知，从而执行诸如安全停车等必要操作。 我们在仿真环境、真实数据集以及两种不同车型上对该方法进行了系统测试。实验结果显示，与传统仅依赖车载传感器的备用定位策略相比，我们的方法在定位精度与鲁棒性方面均表现出显著提升。

为了支持机动车辆和陆地交通领域日益增长的投稿数量，特别是涉及 (a) 推进和辅助功能的部件、系统和动力；以及 (b) 传感和感知以及汽车应用的多模态和高光谱成像等领域的投稿，OJVT正在寻找至少两名进行这些研究的研究人员在2026 年 1 月 1 日加入编辑委员会。如果您认识任何符合条件的研究人员，请他们在 2025 年 9 月 1 日之前发送简历至 OJVT 主编Dr. Edward Au, [email protected]。