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NTIS 바로가기자동차안전학회지 = Journal of Auto-Vehicle Safety Association, v.10 no.1, 2018년, pp.38 - 44
박종철 (서울대학교 차량동역학 및 제어연구실) , 채흥석 (서울대학교 차량동역학 및 제어연구실) , 이경수 (서울대학교 차량동역학 및 제어연구실)
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autono...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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차선변경 시작시점의 정의는? | 차선변경 인지 알고리즘 개발하기에 앞서 먼저 차선변경을 정확히 정의해야할 필요성이 있다. ACSF 문서의 79항을 보면 차선변경에 대해 “타이어의 바깥쪽 모서리가 차선의 안쪽 모서리에 접촉했을 때 차선변경이 시작된다.”라고 정의하고 있다. | |
레이더가 차량의 완전한 형태를 알기 어려운 이유는? | 레이더와 레이저 스캐너는 주변에 있는 모든 장애물을 인식하여 데이터를 받기 때문에 그 중에서 차량만을 구별하여 인지할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 레이더의 경우 차량을 속도를 가진 몇 개의 점으로 인식하기 때문에 차량의 완전한 형태를 알기는 어렵다. 레이더 기반 차량인지 알고리즘은 크게 세 단계로 이뤄지는데 먼저 비슷한 속도와 거리 데이터를 가진 점들을 한 데 묶는(clustering) 작업을 수행한다. | |
레이저스캐너가 레이더에 비해 정확한 위치정보와 부정확한 속도 정보를 얻는 이유는? | 레이저 스캐너는 빛이 장애물 위의 여러 점에서 반사되어 다시 센서로 들어오면 점들의 상대위치 및 각도를 알 수 있다. 이 정보를 이용해 point cloud를 형성하여 주변 차량을 인식하며, 기본적으로 위치정보만을 입력받기에 주변차량의 속도 및 가속도는 필터링을 통한 추정치로 구하게 된다. 따라서 레이저스캐너는 레이더에 비해 상대적으로 정확한 위치정보와 부정확한 속도 정보를 얻는다. |
Eidehall, A., Pohl, J., and Gustafsson, F., 2005, "A new approach to lane guidance systems", Intelligent Transportation Systems Conference, Vienna, Austria, pp. 108-112.
Minoiu, N., Mammar, S., Glaser, S., and Lusetti, B., 2010, "Driver assistance system for lane departure avoidance by steering and differential braking", in 6th IFAC Symposium Advances in Automotive Control, Munich, Germany, July. 12-14, pp. 471-476.
채흥석, 임형호, 홍윤석, 이경수, 2017, "실 도로 주행 상황을 반영한 최소 안전 거리 기반 자율주행 차선 변경 알고리즘 개발", 대한기계학회 IT융합부문 2017년도 춘계학술대회, 2017.5, 133-134.
Lu, Xiao-Yun, et al., 2004, "Automated vehicle merging maneuver implementation for AHS." Vehicle System Dynamics 41.2, pp. 85-107.
Kachroo, Pushkin, and Zhijun Li., 1997, "Vehicle merging control design for an automated highway system." Intelligent Transportation System, 1997. ITSC'97., IEEE Conference on. IEEE.
Kim, B. and. Yi, K., 2013, "Probabilistic states prediction algorithm using multi-sensor fusion and application to Smart Cruise Control systems", IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Gold Coast, Australia, pp. 888-895.
Kim, B. and. Yi, K., 2014, "Probabilistic and Holistic Prediction of Vehicle States Using Sensor Fusion for Application to Integrated Vehicle Safety Systems", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 15, No. 5, pp. 2178-2190.
IWG, 2017, "Proposal for amendments to Regulation No. 79 (steering equipment) Requirements applicable to ACSF of Category C1", GRRF-84-02 84th GRRF, 19-22, Agenda item 9(b).
Miller, R. J. and Srinivasan, G., 2005, "Determination of Lane Change Maneuvers Using Naturalistic Driving Data", 19th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV), Washington, D.C., No. 05-0337.
Zheng, Y. and Hansen, J. H. L., 2017, "Lane-Change Detection From Steering Signal Using Spectral Segmentation and Learning-Based Classification", IEEE Transactions on intelligent vehicles, Vol. 2, No. 1.
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