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NTIS 바로가기자동차안전학회지 = Journal of Auto-Vehicle Safety Association, v.11 no.2, 2019년, pp.29 - 34
윤정식 (서울대학교 기계항공공학부) , 이경수 (서울대학교 기계항공공학부)
This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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마코브 모델은 무엇인가? | 마코브 모델은 현재 상태와 이전 상태의 관계와 관측치 z로부터 필요한 정보를 추정해내는 모델이다. 자율주행자동차 연구에서는 실시간으로 측정한 차량 센서 데이터를 활용하면 차량의 현재와 이전 순간의 상태 관계를 정립할 수 있다. | |
자율 주행 인지 분야에서 가장 중요하게 고려되어야 할 사항은? | 인지 결과는 그 자체로도 유용하지만 무엇보다도 판단, 제어 등 하위 알고리즘의 출발점이 된다는 점에서 의미가 남다르다. 이를 위해, 인지 분야에서 가장 중요하게 고려되어야 할 사항은 자차량 주변의 움직이는 차량을 인식하는 문제일 것이다. 여러 방법이 고안되었으나 기본적으로 레이저 스캐너(LiDAR, 라이다)를 이용하여 주변의 정지한 모든 물체 및 지형지물을 정지 장애물로 정의하는 방식이 주로 사용된다. | |
차량을 인식하기 위해 사용하는 방식은? | 이를 위해, 인지 분야에서 가장 중요하게 고려되어야 할 사항은 자차량 주변의 움직이는 차량을 인식하는 문제일 것이다. 여러 방법이 고안되었으나 기본적으로 레이저 스캐너(LiDAR, 라이다)를 이용하여 주변의 정지한 모든 물체 및 지형지물을 정지 장애물로 정의하는 방식이 주로 사용된다. 기존의 연구에서는 주로 차량 주변 공간을 격자화하고 각 격자 내부의 라이다 포인트 개수가 시간에 따라 변화하는 양상을 관찰하여 정지 장애물과 이동 장애물을 구분한다. |
Thrun, Sebastian, Wolfram Burgard, and Dieter Fox., 2005, Probabilistic robotics., MIT press, pp. 221-242.
Meyer-Delius, Daniel, Maximilian Beinhofer, and Wolfram Burgard., 2012, "Occupancy Grid Models for Robot Mapping in Changing Environments", AAAI, pp. 2024-2030.
Kim, B., Kang, C. M., Lee, S. H., Chae, H., Kim, J., Chung, C. C., and Choi, J. W., 2017, "Probabilistic vehicle trajectory prediction over occupancy grid map via recurrent neural network", In Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2017 IEEE 20th International Conference on IEEE, pp. 399-404.
Thrun, Sebastian., 2003, "Learning occupancy grid maps with forward sensor models", Autonomous robots, Vol. 15, No. 2, pp. 111-127.
Birk, A. and Carpin, S., 2006, "Merging occupancy grid maps from multiple robots", Proceedings of the IEEE, Vol. 94, No. 7, pp. 1384-1397.
Saarinen, Jari, Henrik Andreasson, and Achim J. Lilienthal., 2012, "Independent markov chain occupancy grid maps for representation of dynamic environment", Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE/RSJ International Conference on, pp. 3489-3495.
Thrun, Sebastian, Wolfram Burgard, and Dieter Fox., 1998, "A probabilistic approach to concurrent mapping and localization for mobile robots", Autonomous Robots, pp. 253-271.
Wang, Zhan, 2014, "Modeling motion patterns of dynamic objects by IOHMM", 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IEEE, pp. 1832-1838.
Danescu, Radu, Florin Oniga, and Sergiu Nedevschi, 2011, "Modeling and tracking the driving environment with a particle-based occupancy grid", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1331-1342.
Kohara, K., Suganuma, N., Negishi, T., and Nanri, T., 2010, "Obstacle detection based on occupancy grid maps using stereovision system", International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, pp. 85-95.
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