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NTIS 바로가기자동차안전학회지 = Journal of Auto-Vehicle Safety Association, v.11 no.3, 2019년, pp.30 - 36
서장필 (서울대학교 기계항공공학부) , 이경수 (서울대학교 기계항공공학부)
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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자율주행 기술의 알고리즘 제시에 있어 현재의 상태를 다항식 형태로 보간하여 경로를 생성할 경우의 한계점은 무엇인가? | 보편적으로 자 차량과 타겟의 현재 상태를 다항식 형태로 보간하여 경로를 생성한다. 하지만 이는 타겟의 주행 경향에 민감하게 반응하는 한계를 가진다. | |
선행 차량 추종은 어떻게 인전받고 있는가? | 자율주행 기술은 도로 위에서 발생하는 다양한 시나리오에 대응하기 위해 지속적으로 개발되어 왔다. 선행 차량 추종은 적응순항기술 등의 형태로 자율 주행의 기반을 이뤄왔으며, 나아가 군집 주행 및 정체 상황에 대처하는 등 그 확장성을 인정받고 있다. | |
최적의 추종 타겟을 선정하는 방안이 안정화되어야 하는 이유는 무엇인가? | 또한 여러 차량 중 최적의 추종 타겟을 선정하는 방안도 안정화되어야 한다. 타겟의 현재 상태만으로 추종 안정성을 판단할 경우 주행 경향성과 센서의 정확도에 따라 타겟 선정이 자주 변하는 등 불안정한 결과로 제어 성능이 떨어지기도 한다. |
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