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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
박종철 (서울대학교) 이호준 (서울대학교) 이경수 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
1,703 - 1,708 (6page)

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This paper presents a inference of cut-in intension model based on human driving data analysis using random forest method. Recently driver intension based decision and control is a important issue in autonomous driving technology. Various machine learning techniques such as HMM, SVM, NN are used to obtain driver intension model from human driving data. These models usually dealt with relative distance and velocity between host vehicle and surrounding vehicle. For this reason, driving data analysis using lane information and other safety indexes is needed. The main idea of this paper is that a cut-in intension of a surrounding vehicle’s driver can be inferred by lane information and other surrounding vehicle information. Cut-in intension inference model is trained by random forest method using human driving data. Driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and vision sensors. The model is validated and compared with SVM based model.
#Cut-in Intension(차선변경 의도) #Human Driving Data(운전자 주행 데이터) #Random Forest(랜덤 포레스트) #Machine Learning(기계학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 사용 장비 및 주행데이터 취득방법
3. 자차 및 주변차량 상태추정 알고리즘
4. Random Forest 기법 이용 운전자 주행데이터 학습
5. 결론
참고문헌

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