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NTIS 바로가기로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.10 no.1, 2015년, pp.33 - 41
조영근 (Electrical Engineering, KAIST) , 노현철 (Robotics Program, KAIST) , 정명진 (Electrical Engineering, KAIST)
Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is esse...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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초음파 센서를 완전 자율화 주차 시스템에 적용하기 어려운 이유는? | Park외 3인은 관련 논문 [3]에서 초음파 센서를 이용하여 빈 공간을 검출하는 주차 보조 시스템을 제안하였다. 초음파 센서는 매우 저렴하기 때문에 상용차량에 많이 이용하고 있지만 분해능이 낮고 외란에도 매우 민감하기 때문에 완전 자율화가 가능한 주차 시스템을 구성하기에는 한계가 있다. | |
차량 전방에 지면과 수평하게 장착된 2차원 LiDAR를 이용하여 차량 및 빈 공간을 검출 하는 방법의 장단점은 무엇인가? | [6]에서는 차량의 범퍼와 측면의 스캔 정보인 L shape feature를 이용하여 주차환경을 인식하였다. 이러한 방법은 주행 방향에 존재하는 빈 공간을 미리 확인할 수있다는 장점을 가지고 있으나 복잡한 도심환경에서는 feature의 정확도가 떨어져 올바르게 차량을 검출하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 또한 차량을 2차원으로 검출하기 때문에 주차된 차량 및 빈 공간의 높이 정보를 확인할수 없다. H. | |
자율주행차량, 운전보조시스템 모두에서 요구되는 능력은 무엇인가? | 이미 다양한 상용차량 회사에서 운전보조시스템을 상용차에 장착하여 판매를 하고 있고, 매년 열리는 다양한 모터쇼와 같이 자율주행차량 또는 지능형 자동차와 관련된 행사에서도 여러 운전보조시스템이 소개되고 있다. 그 중 자율주행차량, 운전보조시스템 모두에서 요구되는 능력은 바로 완전 자율화가 가능한 주차환경인식 및 주차능력이다. 이러한 능력을 위해서는 주차환경을 정확하게 인식하는 연구가 필요한데, 센서의 종류에 따라 관련 연구를 살펴보면 다음과 같다. |
2013 Korea autonomous vehicle contest website, http://autonomous.ksae.org/
W. J. Park, B. S. Kim, D. E. Seo, D. S. Kim and K. H. Lee, "Parking Space Detection Using Ultrasonic Sensor in Parking Assistance System," in IEEE Intell. Veh. Symp., pp. 1039-1044, 2008.
J. K. Suhr and H. G. Jung, "Full-automatic recognition of various parking slot markings using a hierarchical tree structure", in Optical Engineering, vol. 53, num. 3, pp. 037203-1-037203-14, Mar. 2013.
A. Petrovskaya and S. Thrun, "Model based vehicle detection and tracking for autonomous urban driving," in Auton. Robot., vol 26, pp. 123-137, Arp. 2009.
J. Zhou, L. E. Navarro-Serment and M. Hebert, "Detection of Parking Spots Using 2D Range Data," in IEEE 15th Int. Conf. Intell. Transp. Syst., 2012, pp. 1280-1287.
H. C. Roh, C. H. Sung and M. J. Chung, "Fast Vehicle Detection Using Orientation Histogram and Segmented Line Projection", in Int. Conf. Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence(URAI), Nov. 2012.
Y. G. Cho and M. J. Chung, "A 3D Feature Model for Urban Road Vehicle Detection", Int. Symp. Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS), 2014.
B. Douillard, J. Underwood, N. Kuntz, V. Vlaskine, A. Quadros, P. Morton, and A. Frenkel, "On the segmentation of 3D LIDAR point clouds", IEEE Int. Conf. Robotics and Automation (ICRA), pp. 2798-2805, 2011, May.
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