차량의 능동안전을 위한 장애물 추적/분류 시스템 개발 : 재귀 확률적 융합 방법 :재귀 확률적 융합 방법

박성근

doi:10.5391/JKIIS.2018.28.2.130

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박성근 (순천향대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호

발행연도: 2018.4

수록면: 130 - 137 (8page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2018.28.2.130

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본 논문에서는 차량의 능동안전을 위한 장애물 추적과 분류가 가능한 인식 알고리즘을 제안한다. 일반적인 도로 환경에서 보행자와 차량의 움직임은 서로 다른 형태를 갖게 되는데, 본 논문에서는 이러한 다른 형태의 운동 역학 모델을 이용하여 차량과 보행자를 구분한다. 레이더와 같은 거리 센서는 잡음이 섞인 제한적인 센서 정보를 제공하는데, 일반적으로 거리 센서를 기반으로 하여 개발되는 주행환경 인식 알고리즘은 장애물의 위치를 파악하는데 제한적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 거리센서를 이용하여 장애물을 추적하고, 이를 기반으로 장애물의 종류를 구분한다. 모의 실험을 통해, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증한다.

#자율주행차량 #칼만 필터 #확률적 융합 #첨단운전자지원 시스템 #장애물 분류 #Autonomous vehicle #Kalman filter #Probabilistic fusion #Adavnced Drivers Assistance System #Target classification

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EuroNCAP, “afety Time line,”, Available https://www.euroncap. com/en/about-euro-ncap/timeline/, 2017, [Assessed : Octorber 22, 2017] W. Jin, S. Schroedl, K. Mezger, R. Ortloff, A. Joos, and T. Passegger, “Lane keeping based on location technology,” IEEE Trans on Intelligent Transportation Systems, Vol. 6 , no. 3, pp 351-356, 2005 M. Krips, J. Velten, , A. Kummert, and A. Teuner, “AdTM tracking for blind spot collision avoidance,” In Proc. on Intelligent vehicles symposium, IEEE 14-17 pp. 544-548, 2004. P.A. Ioannou, and M. Stefanovic, “Evaluation of ACC vehicles in mixed traffic: Lane change effects and sensitivity analysis,” IEEE Trans. on Intelligence Transportation Systems, Vol. 6, No. 1, pp. 79-89, 2013. C. Yoon, H. Lee, E. Kim, and M. Park, “Real-time road sign detection usingfuzzy-boosting,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences, E91-A(11), pp. 3346-3355, 2008

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