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저자정보
김선욱 (서울대학교) 김동욱 (서울대학교) 이강원 (한국산업기술대학교) 이경수 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 창립 70주년 기념 학술대회
발행연도
2015.11
수록면
688 - 693 (6page)

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This paper describes a lane-level localization based on map-matching method and path tracking steering controller for automated driving to urban environment. Lane-level localization corrects the vehicle position with centimeter-level accuracy. Suppose to have a satisfactory level of position accuracy, a sensor fusion is essential with a low-cost GPS. A new sensor fusion approach for the lane level localization of a vehicle uses an around view monitoring (AVM) module and vehicle sensors. The proposed localization algorithm is composed of lane detection, position correction and localization filter. For line detection, a commercialized AVM module is used. Since this module can provides an image around the vehicle, vehicle position can be corrected by the iterative closest point (ICP) algorithm. This algorithm estimates the rigid transformation between the lane map and lanes obtained by AVM in real-time. Corrected position is combined with the information from vehicle sensors based on the extended Kalman filter(EKF). An adaptive steering controller that has been already covered in other research is implemented to the test vehicle. The performance of the proposed localization algorithm is verified via vehicle tests on a proving ground. Test results show that the proposed method can achieve localization accuracy at the centimeter-level. The proposed algorithm will be useful in the implementation of automated driving control.
#Automated vehicle(자율주행 차량) #Lane-level localization(차선 수준 측위) #Around view monitoring #Extended kalman filter(확장 칼만 필터) #Iterative Closest Point #Adaptive Steering Control(적응 조향 제어)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차량 시스템 구성
3. 측위 알고리즘
4. 적응 조향 제어기
5. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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