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자료유형
학술대회자료
저자정보
양진호 (한양대학교) 최우영 (한양대학교) 이승희 (홍익대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2019.11
수록면
608 - 613 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

심층 컨볼루션 신경망을 이용한 도로 차선 모델 기반 자율 차로유지 제어시스템
양진호 전기공학과 2020.01 학위논문

2019

도심 자율주행 제어시스템을 위한 컨볼루션 신경망 기반 도로 차선모델 추정
양진호 ,  최우영 ,  이승희 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The lane keeping system (LKS) simulates the shape of the road as a cubic polynomial through a camera sensor. The control input, steering wheel angle, is calculated to follow the reference based on the vehicle motion model using the road coefficients. LKS can maintain the lane safe only when the lane information is valid and cannot guarantee the stability of the control system when there is no lane information at all or the sensor fail for a long period of time. In this paper, we propose a parallel deep convolutional neural network (P-DCNN) that generates the road lane model for urban driving environments. The data for training and validation is collected by our in-vehicle logging systems and experiment was performed through the computational simulation.
#Deep Learning (딥 러닝) #Convolutional Neural Networks (CNN, 컨볼루션 신경망) #Lane Keeping System (차로 유지 시스템) #Autonomous Driving (자율 주행) #Road Lane Model (도로 차선 모델)

목차

Abstract
1. 서론
2. 수학적 모델링
3. 신경망 학습 과정
4. 검증 시뮬레이션
5. 결론
References

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