ITS(Intelligent Transportation System)에서 가장 중요한 것은 안전한 운전 환경을 제공하는 것이다. 이를 위해 개발되는 서비스나 어플리케이션의 경우 자신의 이웃 차량을 보다 빠르고 정확하게 인식하는 것이 요구된다. 이웃 차량 위치 인식의 필요성에 따라 LiDAR, camera, ranging 센서 등을 기반으로 한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존에 연구되고 있는 센서들은 장치의 성능과 주변 환경 등에 크게 영향을 받고 광범위한 지역에 위치하고 있는 차량들에 대한 인식을 할 수 없다. 또한, GPS를 이용한 연구들은 GPS의 낮은 갱신 주기, 신호 감쇄 등으로 인해 매우 부정확한 결과를 가지기 때문에 안전 관련 어플리케이션에서 사용될 경우 오히려 운전자의 안전을 ...
ITS(Intelligent Transportation System)에서 가장 중요한 것은 안전한 운전 환경을 제공하는 것이다. 이를 위해 개발되는 서비스나 어플리케이션의 경우 자신의 이웃 차량을 보다 빠르고 정확하게 인식하는 것이 요구된다. 이웃 차량 위치 인식의 필요성에 따라 LiDAR, camera, ranging 센서 등을 기반으로 한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존에 연구되고 있는 센서들은 장치의 성능과 주변 환경 등에 크게 영향을 받고 광범위한 지역에 위치하고 있는 차량들에 대한 인식을 할 수 없다. 또한, GPS를 이용한 연구들은 GPS의 낮은 갱신 주기, 신호 감쇄 등으로 인해 매우 부정확한 결과를 가지기 때문에 안전 관련 어플리케이션에서 사용될 경우 오히려 운전자의 안전을 해치는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 전방 카메라, ranging 센서, GPS, Inertial 센서로부터 받은 정보들을 기반으로 직접적으로 측정할 수 있는 이웃 차량들의 상대적 위치를 빠르게 인식하고 차량 간 통신을 통해 이웃 차량들의 위치를 공유하여 인식 범위를 확장 할 수 있는 CPSNV(Cooperative Positioning System of Neighboring Vehicles)를 제안한다. CPSNV는 공유된 이웃 차량의 위치와 센서로 측정한 이웃 차량의 위치 정보에 MLE(Maximum Likelihood Estimation)기법을 적용하여 오차를 보정한다. 또한 CPSNV는 이웃 차량의 위치 정보를 차량 간 통신을 통해 광범위한 지역에 위치한 이웃 차량들의 위치를 인식한다. 시뮬레이션 결과, CPSNV의 위치 인식 오차는 평균 약 4m로 기존 GPS기반의 상대 위치 인식 기법보다 오차 범위를 약 3배 감소시킴을 알 수 있었다.
ITS(Intelligent Transportation System)에서 가장 중요한 것은 안전한 운전 환경을 제공하는 것이다. 이를 위해 개발되는 서비스나 어플리케이션의 경우 자신의 이웃 차량을 보다 빠르고 정확하게 인식하는 것이 요구된다. 이웃 차량 위치 인식의 필요성에 따라 LiDAR, camera, ranging 센서 등을 기반으로 한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존에 연구되고 있는 센서들은 장치의 성능과 주변 환경 등에 크게 영향을 받고 광범위한 지역에 위치하고 있는 차량들에 대한 인식을 할 수 없다. 또한, GPS를 이용한 연구들은 GPS의 낮은 갱신 주기, 신호 감쇄 등으로 인해 매우 부정확한 결과를 가지기 때문에 안전 관련 어플리케이션에서 사용될 경우 오히려 운전자의 안전을 해치는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 전방 카메라, ranging 센서, GPS, Inertial 센서로부터 받은 정보들을 기반으로 직접적으로 측정할 수 있는 이웃 차량들의 상대적 위치를 빠르게 인식하고 차량 간 통신을 통해 이웃 차량들의 위치를 공유하여 인식 범위를 확장 할 수 있는 CPSNV(Cooperative Positioning System of Neighboring Vehicles)를 제안한다. CPSNV는 공유된 이웃 차량의 위치와 센서로 측정한 이웃 차량의 위치 정보에 MLE(Maximum Likelihood Estimation)기법을 적용하여 오차를 보정한다. 또한 CPSNV는 이웃 차량의 위치 정보를 차량 간 통신을 통해 광범위한 지역에 위치한 이웃 차량들의 위치를 인식한다. 시뮬레이션 결과, CPSNV의 위치 인식 오차는 평균 약 4m로 기존 GPS기반의 상대 위치 인식 기법보다 오차 범위를 약 3배 감소시킴을 알 수 있었다.
The most important goal of ITS(Intelligent Transportation System) is to provide a safe driving environment. Service or application for this purpose is required to recognize its own neighboring vehicles more quickly and accurately. Researches based on LiDAR, camera and ranging sensor are proceeding a...
The most important goal of ITS(Intelligent Transportation System) is to provide a safe driving environment. Service or application for this purpose is required to recognize its own neighboring vehicles more quickly and accurately. Researches based on LiDAR, camera and ranging sensor are proceeding according to necessity of neighboring vehicles location recognition. However, the technics using sensors that have been studied in the past are heavily influenced by the performance of the sensor and the surrounding environment, and can not recognize vehicles located in a wide area. In addition, studies using GPS have a very inaccurate result due to the low update period of GPS and signal attenuation, which may result in a safety hazard to the driver when used in safety related applications. In this thesis, in order to solve the problem, we propose CPSNV (Cooperative Positioning System of Neighboring Vehicles) that can quickly identify the relative positions of neighboring vehicles based on the information received from the forward camera, ranging sensor, GPS, and inertial sensors. CPSNV correct the positioning error by applying the Maximum Likelihood Estimation (MLE) technique to the shared position of the neighboring vehicles and the position of the neighboring vehicles measured by the sensor. CPSNV can also recognize the location of neighboring vehicles located in a wide range through inter-vehicle communication. Simulation results show that the CPSNV position recognition error is about 4m on average, which reduces the error range by 3.6 times compared to the conventional GPS based relative position recognition technique.
The most important goal of ITS(Intelligent Transportation System) is to provide a safe driving environment. Service or application for this purpose is required to recognize its own neighboring vehicles more quickly and accurately. Researches based on LiDAR, camera and ranging sensor are proceeding according to necessity of neighboring vehicles location recognition. However, the technics using sensors that have been studied in the past are heavily influenced by the performance of the sensor and the surrounding environment, and can not recognize vehicles located in a wide area. In addition, studies using GPS have a very inaccurate result due to the low update period of GPS and signal attenuation, which may result in a safety hazard to the driver when used in safety related applications. In this thesis, in order to solve the problem, we propose CPSNV (Cooperative Positioning System of Neighboring Vehicles) that can quickly identify the relative positions of neighboring vehicles based on the information received from the forward camera, ranging sensor, GPS, and inertial sensors. CPSNV correct the positioning error by applying the Maximum Likelihood Estimation (MLE) technique to the shared position of the neighboring vehicles and the position of the neighboring vehicles measured by the sensor. CPSNV can also recognize the location of neighboring vehicles located in a wide range through inter-vehicle communication. Simulation results show that the CPSNV position recognition error is about 4m on average, which reduces the error range by 3.6 times compared to the conventional GPS based relative position recognition technique.
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