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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권우진 (서울대학교) 조아라 (서울대학교) 이경수 (서울대학교)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제14권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
70 - 74 (5page)

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This paper describes the development of a target vehicle state estimation algorithm using vehicle-to-vehicle (V2V) communication. Perceiving the state of the target vehicle has great importance for successful autonomous driving and has been studied using various sensors and methods for many years. V2V communication has advantage of not being constrained by surrounding circumstances relative to other sensors. In this paper, we adopt the V2V signal for estimating the target vehicle state. Since applying only the V2V signal is improper by its low frequency and latency, the signal is used as additional measured data to improve the estimation accuracy. We estimate the target vehicle state using Extended Kalman filter (EKF); a point mass model was utilized in process update to predict the state of next step. The process update is followed by measurement update when ego vehicle receives V2V information. The proposed study evaluated state estimation by comparing input V2V information in an experiment where the ego vehicle follows the target vehicle behind it.
#V2V Communication(차량 간 통신) #State Estimation(상태 추정) #Kalman filter(칼만 필터)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 환경
3. V2V를 이용한 상대 차량 상태 추정
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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