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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 72 - 79 (8page)
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To ensure the safety of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or autonomous vehicles, it is important to recognize the vehicle position, and specifically, the increased accuracy of the lateral position of the vehicle is required. In recent years, the quality of GPS signals has improved a lot and the price has decreased significantly, but extreme urban environments such as tunnels still pose a critical challenge. In this study, we proposed stable and precise lane recognition and tracking methods to solve these two issues via fusion of AVM images and vehicle sensor data using an extended Kalman filter. In addition, the vehicle"s lateral position recognition and the abnormal state of RTK GPS were determined using this approach. The proposed method was validated via actual vehicle experiments in urban areas reporting multipath and signal disconnections.
목차
Abstract
1. 서론
2. AVM을 이용한 차선 인식 및 추적
3. 차선 추적 및 위치 추정
4. 평가 환경 및 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
J. Levinson / 2007 / Map-based precision vehicle localization in urban environments / Robotics: science and systems 4
A. Y. Hata / 2015 / Feature detection for vehicle localization in urban environments using a multilayer LIDAR / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 17(2):420~429
문상찬 / 2012 / DGPS를 이용한 GIS기반의 차선 이탈 검지 연구 / 한국자동차공학회 논문집 20(4):16~24
김태운 / 2019 / 전자식 차체 자세 제어 장치를 위한 실시간 시뮬레이터 개발에 관한 연구 / 드라이브·컨트롤 16(4):48~55
W. Burgard / 2008 / Robotics: Science and Systems III / MIT Press :121~128
A. Y. Hata / 2015 / Feature detection for vehicle localization in urban environments using a multilayer LIDAR / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 17(2):420~429
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