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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 기석철
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수17
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2018
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In this paper, we studied an autonomous vehicle driving system at an intersection equipped with traffic lights. We proposed deep learning based traffic light recognition algorithm, crossing/stop decision algorithm, path generation, and path following method. In addition, we implemented the proposed systems into a real vehicle environment. The main contribution of this paper is a crossing/stop decision algorithm to determine whether a test vehicle will pass through an intersection or stop in accordance with the recognized traffic light condition. This algorithm was designed based on vehicle speed and the distance between the position of the stop line and the vehicle. Ioniq PHEV, a vehicle equipped with sensors for autonomous driving, was used in order to evaluate the performance of the proposed system. The test vehicle drove through the intersection at the proving ground located in Ochang Campus, Chungbuk National University. The experimental results showed that the test vehicle successfully passed through the intersection in accordance with the traffic light status with a maximum speed of 30 kph on a straight course and a maximum speed of 10 kph on a 90° corner course.
목차
I. 서론II. 신호등 인식 알고리즘2.1 신호등 인식용 카메라 캘리브레이션2.2 학습 기반 인지 알고리즘2.3 학습 데이터 구성2.4 학습 이미지 데이터 확장2.5 신호 검출, 인식 데이터 처리과정III. 차량 위치 인식3.1 RTK GPS를 이용한 차량 위치 인식3.2 추측항법을 이용한 차량 위치 인식IV. 좌표지도를 이용한 주행 경로 생성V. 차량제어시스템 구성 및 경로추종VI. 주행 신호 판단 알고리즘VII. 실험 방법 및 결과VIII. 결론IX. 후기참고문헌 및 인용문헌감사의 글
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