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자동긴급제동시스템을 위한 확률기반 자차경로예측에 관한 연구
이준오(Junoh Lee),신성근(Sungguun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
This paper presents a probabilistic prediction Algorithm of trajectory at host vehicle. This Algorithm can notice driver control intention so apply stochastically the intention to trajectory prediction algorithm. The algorithm has 3 steps. First, Kalman Filter estimates Velocity and Yaw angle from wheel speed sensor and yaw rate sensor. second, The Calculated standard deviations are used for predicting parameter change limits since it can notice driver control intension at future. finally, Predicted parameter(Velocity, Yaw angle) and change limits predicts future trajectory of host vehicle. This Algorithm can provide collision risk estimation parameter for AEBS(Autonomous Emergency Braking System). And it heighten efficiency by predicting short term.
보행자 경로 추적을 위한 다중 센서 데이터 융합 알고리즘
신성근(Seonggeun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이준오(Junoh Lee),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
보행자와의 충돌을 스스로 예측하고 긴급제동을 수행하는 자동긴급제동시스템은 신뢰 할 수 있는 보행자 추적 성능이 필수적으로 요구된다. 불확실한 보행자의 경로 추적은 자동긴급제동시스템측면에서 의도치 않은 긴급제동을 수행하거나 보행자와의 충돌을 회피하지 못하고 충돌하게 되는 오작동의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 보행자를 대상으로 긴급제동을 수행하는 자동긴급제동시스템의 성능 향상을 위해 다중 센서 융합기반 보행자 추적 알고리즘을 구성하였다. 보행자 인식을 위한 센서로는 카메라 및 레이더 센서를 활용하여 데이터를 융합하였고, 보행자가 횡단하는 시나리오를 대상으로 융합 알고리즘의 추적 성능을 분석하였다.