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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권동욱 (충남대학교) 김정구 (현대모비스) 정슬 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
435 - 442 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.19.0238

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This paper aims to improve the performance of the BDAS (Backward Driving Assist System) using a sensor fusion technique. The existing BDAS has a 1-m positional deviated error, which is based on the estimation of the vehicle’s heading and path from the steering angle sensor. To reduce the deviated error to less than 0.5 m, the use of rear-wheel sensors is proposed to estimate the heading angle through sensor fusion. After characterizing the steering-angle sensor, rear-wheel sensor, and yaw-rate sensor, data from different road conditions are collected. These data are learned by a neural network to generate appropriate heading angles. As a result of experiments conducted using an actual car, the backward driving error is reduced by half, within 0.5 m.

목차

Abstract
I. 서론
II. Vehicle System
III. 차량 헤딩각 추정
IV. 학습을 통한 경로 생성
V. 실험 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

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