모델 통합 기반 상대 차량 주행 경로 예측 알고리즘

조정민; 허건수

doi:10.7467/KSAE.2020.28.1.001

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조정민 (한양대학교) 허건수 (한양대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제28권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 1 - 8 (8page)

DOI: 10.7467/KSAE.2020.28.1.001

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In this paper, the target vehicle trajectory prediction is proposed in order to improve the accuracy and robustness against the noise of the sensors. The physics-based model and maneuver-based model are composed and integrated to predict the trajectory accurately. First, the physics-based model is designed using the relative position information of the vehicle. Second, the maneuver-based model reflects the vehicle driving pattern, such as lane keeping or changing. The maneuver-based predicted model candidates are selected through a probabilistic approach. The integrated prediction algorithm is implemented through a physics-based model and a stochastically selected trajectory candidate. In particular, the proposed algorithm can only be designed by using the onboard sensor data, and it is validated by using the computer simulation software, CarSim and MATLAB/Simulink, and experimental test.

#Trajectory prediction(경로 예측) #Physics based model(물리 기반 모델) #Maneuver based model(거동 기반 모델) #Maximum likelihood(최대 우도) #Model integration(모델 통합)

참고문헌 (16)

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S. Lefevre / 2014 / A Survey on Motion Prediction and Risk Assessment for Intelligent Vehicles / Robomech Journal 1(1)

R. Schubert / 2011 / Empirical Evaluation of Vehicular Models for Ego Motion Estimation / IEEE Intelligent Vehicles Symposium :534~539

G. Raipuria / 2017 / Vehicle Trajectory Prediction Using Road Structure

T. Gindele / 2010 / A Probabilistic Model for Estimating Driver Behaviors and Vehicle Trajectories in Traffic Environments / IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems :1625~1631

C. Hermes / 2009 / Long-term Vehicle Motion Prediction / IEEE Intelligent Vehicles Symposium :652~657

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