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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유정재 (국민대학교) 강연식 (국민대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제21권 제3호
발행연도
2015.3
수록면
224 - 232 (9page)

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In order to develop an active safety system which avoids or mitigates collisions with preceding vehicles such as autonomous emergency braking (AEB), accurate state estimation of the nearby vehicles is very important. In this paper, an algorithm is proposed using 3 dynamic models to better estimate the state of a vehicle which has various dynamic patterns in both longitudinal and lateral direction. In particular, the proposed algorithm is based on the Interacting Multiple Model (IMM) method which employs three different dynamic models, in cruise mode, lateral maneuver mode and longitudinal maneuver mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter (PDAF) is utilized as a data association algorithm which can improve the reliability of the measurement under a clutter environment. In order to verify the performance of the proposed method, it is simulated in comparison with a Kalman filter method which employs a single dynamic model. Finally, the proposed method is validated using radar data obtained from the field test in the proving ground.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 시뮬레이션
IV. 성능실험
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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