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저자정보
지경태 (경북대학교) 한경석 (경북대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
506 - 512 (7page)

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This paper presents a lane-merging strategy for the self-driving car at the dense traffic. The self-driving car in merging lane should make an appropriate decision in real-time to safely merge the lane. For human-drivers, by interacting with the surrounding vehicles, the other car’s intention of yield can be estimated. Based on this, the human-drivers take an action accordingly. A similar approach is available using a game theoretic decision-making strategy. Using a basic principle of Stackelberg competition where the surrounding car’s intention is reflected with the utility function, the self-driving car can decide whether to merge or not. To verify the developed lane-merging strategy, the case studies at the various lane-merging scenarios have been performed. As compared to the rule-based method, the simulation results show the effectiveness of our approach so that more human-like decision-making in the merging lane for the self-driving car has been observed.
#자율주행차(self-driving car) #게임이론(game theory) #차선병합(Lane-merging) #의도추정(intention estimation)

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 게임이론을 활용한 차선병합 전략
4. 결과 및 고찰
5. 결론
References

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