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이건일 (한양대학교) 강창묵 (한양대학교) 이승희 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제11호
발행연도
2017.11
수록면
969 - 980 (12page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0124

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Assigning the correspondences among moving objects, which are measured from two different sensors such as radar and vision, is difficult when the ego vehicle is changing its lane. In this paper, we propose a robust and reliable decision method of the correspondences between radar and vision when the ego vehicle is changing its lane. A particle filter that consider the yaw rate of the ego vehicle and a convex hull method are proposed to improve the object ID association. In addition, the overall architecture of sensor fusion is described with the proposed association method. The proposed methods have been validated in actual vehicle experiments. The test results show that the proposed algorithm can effectively associate the objects from two different sensors on Yeoju smart highway with the minimum curvature radius of 1,124m and a lane width of 3.5m in the lane-changing situation.
#Sensor Fusion #Kalman filter #particle filter #correlation

목차

Abstract
I. 서론
II. 연구목적(Contribution)과 검증센서 사양
III. 센서융합 알고리즘
IV. 실험결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
H. Cheng, Autonomous Intelligent Vehicles: Theory, Algorithms, and Implementation. Springer, 2011. A. G. Ulsoy, H. Peng, and M. Cakmakci, Automotive control system. Cambridge, 2012. A.Eskandarian, Handbook of intelligent vehicles. Springer, 2012. Z. Sun, G. Bebis, and R. Miller, “On-road vehicle detection: A review,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence., vol. 28, no. 5, pp. 694-711. 2006. S. Sivaraman and M. M. Trivedi, “Looking at vehicles on the road: A survey of vision-based vehicle detection, tracking, and behavior analysis,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, no. 4, pp. 1773-1795, 2013.

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