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학술대회자료
저자정보
Hanwool Woo (The University of Tokyo) Yonghoon Ji (The University of Tokyo) Hitoshi Kono (The University of Tokyo) Yusuke Tamura (The University of Tokyo) Yasuhide Kuroda (Mazda Motor Corporation) Takashi Sugano (Mazda Motor Corporation) Yasunori Yamamoto (Mazda Motor Corporation) Atsushi Yamashita (The University of Tokyo) Hajime Asama (The University of Tokyo)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2016
발행연도
2016.10
수록면
1,633 - 1,636 (4page)

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We propose a feature extraction method for lane changes of other traffic participants. According to previous research, over 90 % of car crashes are caused by human mistakes, and lane changes are the main factor. Therefore, if an intelligent system can predict a lane change and alarm a driver before another vehicle crosses the center line, this can using the multisensor system which consists of a position sensor and a laser scanner with line markings information. For a lane change prediction of other traffic participants, the most effective features are a lateral position and velocity with respect to a center line. We installed the sensor system to the primary vehicle and measured positions of other traffic participants while the primary vehicle drives on a highway. We extracted the features as the distance with respect to the center line and the lateral velocity of other vehicles using the measurement data. We confirmed that our feature extraction method has an enough accuracy for the lane change prediction.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THE PROPOSED METHOD
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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