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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 125 - 131 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.18.0128
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Unmanned driving of an autonomous vehicle requires high reliability and excellent recognition performance of the road environment and driving situation. Since a single sensor cannot recognize various driving conditions precisely, a recognition system using only a single sensor is not suitable for autonomous driving due to the uncertainty of recognition. In this study, we have developed an autonomous vehicle using sensor fusion with radar, LIDAR and vision data that are coordinate-corrected by GPS and IMU. Deep learning and sensor fusion improves the recognition rate of stationary objects in the driving environment such as lanes, signs, and crosswalks, and accurately recognizes dynamic objects such as vehicles and pedestrians. Using a real road test, the unmanned autonomous driving technology developed in this research was verified to meet the reliability and stability requirements of the NHTSA level 3 autonomous standard.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자율주행 자동차 시스템 구성
Ⅲ. 환경인식 시스템 구성
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
I. S. Weon and S. G. Lee, “Development of KHUV(Kyung Hee Unmanned Vehicle) for autonomous driving,” Proc. of 2018 33rd ICROS Annual Conference (in Korean), Buan Jeonbuk, pp. 188-189, May 2018.
Y. S. Kim, J. H. Kim, and H. J. Kim, “Multiple object tracking for environmental recognition of an autonomous vehicle,” Conference of Korea Society of Automotive Engineers, pp. 684- 689, 2015.
I. S. Weon, S. G. Lee, and J. K. Ryu, “Virtual bubble filtering based on heading angle and velocity for unmanned surface vehicle (USV),” International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 1954-1958, 2017.
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H. T. Kim, B. S. Song, H. Lee, and H. S. Jang. “Multiple vehicle recognition based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 2, pp. 121-129, 2015.
Y. S. Kim, J. H. Kim, and H. J. Kim, “Multiple object tracking for environmental recognition of an autonomous vehicle,” Conference of Korea Society of Automotive Engineers, pp. 684- 689, 2015.
I. S. Weon, S. G. Lee, and J. K. Ryu, “Virtual bubble filtering based on heading angle and velocity for unmanned surface vehicle (USV),” International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 1954-1958, 2017.
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H. T. Kim, B. S. Song, H. Lee, and H. S. Jang. “Multiple vehicle recognition based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 2, pp. 121-129, 2015.
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