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초록
본 논문에서는 차량의 능동안전을 위한 장애물 추적과 분류가 가능한 인식 알고리즘을 제안한다. 일반적인 도로 환경에서보행자와 차량의 움직임은 서로 다른 형태를 갖게 되는데, 본 논문에서는 이러한 다른 형태의 운동 역학 모델을 이용하여차량과 보행자를 구분한다. 레이더와 같은 거리 센서는 잡음이 섞인 제한적인 센서 정보를 제공하는데, 일반적으로 거리센서를 기반으로 하여 개발되는 주행환경 인식 알고리즘은 장애물의 위치를 파악하는데 제한적으로 사용되고 있다. 본논문에서는 이러한 거리센서를 이용하여 장애물을 추적하고, 이를 기반으로 장애물의 종류를 구분한다. 모의 실험을 통해, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증한다.
키워드
Autonomous vehicle; Kalman filter; Probabilistic fusion; Adavnced Drivers Assistance System; Target classification; 자율주행차량; 칼만 필터; 확률적 융합; 첨단운전자지원 시스템; 장애물 분류
- 제목
- 차량의 능동안전을 위한 장애물 추적/분류 시스템 개발 : 재귀 확률적 융합 방법
- 제목 (타언어)
- A Target Tracking and Classification System for Active Safety System : Recursive Probabilistic Fusion method
- 저자
- 박성근
- 발행일
- 2018
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 28
- 호
- 2
- 페이지
- 130 ~ 137