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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.2, 2015년, pp.108 - 114
김동욱 (서울대학교 기계항공공학부) , 정태영 (현대모비스) , 이경수 (서울대학교 기계항공공학부)
Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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UKF 기반 위치 추정기만을 이용한 장거리 자율 주행이 불가능한 이유는 무엇인가? | 앞 절에서 설명한 UKF 기반 위치 추정기는 주행 거리에 비례하여 추정 오차가 증가 하기 때문에 이러한 방식만을 사용한 장거리 자율 주행은 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차선 정보를 이용한 위치 보정기술을 개발 하였다. | |
지도 데이터를 주행에 활용한 자율 주행 시스템의 장점은 무엇인가? | 과거의 차량 센서만을 이용하여 주행 환경을 인지하는 자율주행 시스템[1]과는 대조적으로 최근에는 지도 데이터를 주행에 적극 활용한 자율 주행 시스템이 널리 개발되고 있다. 지도에는 일반적으로 주행 환경의 정지된 특징 점(차선, 연석, 도로경계 등)들을 모두 포함시켜 저장하기 때문에 이 정보를 잘 활용한다면 차량에서 실시간으로 차량 센서를 통해 획득할 없는 도로 환경 정보를 획득할 수 있으므로 매우 유용하다. 2013년 Mercedes-Benz 사에서는 S-Class S500을 기반으로 구축한 자율 주행시스템 (“BERTHA”)에 지도기반 자율주행 전략을 적용하여 BBMR (Bertha Benz Memorial Route)이라고 명명한 103km의 장거리 코스에서 자율주행을 구현하였다[2]. | |
SLAM의 특징은 무엇인가? | 점 특징 기반 위치 추정(PFL: Point Feature based Localization) 방법은 이전의 SLAM (Simultaneously Localization and Mapping)[7-10] 연구에서 이미 개념적으로 많이 소개된 방법이다. SLAM에서는 대상의 위치와 주요 지형지물의 절대 위치가 동시에 추정된다. 이전의 SLAM에 대한 접근 방식이 순환 필터(recursive filtering)이였다면 가장 최근의 접근 방식은 거대한 비선형 최소 제곱 문제를 푸는 방식으로 바뀌었다. |
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