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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김동환 (한양대학교) 최영민 (한양대학교) 박장현 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
648 - 654 (7page)

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There are numerous latest technologies in autonomous driving. Among them, path planning studies have contributed greatly to avoiding collisions with static objects and finally reaching the target point. However, for this path planning to be applied to vehicles and more intelligent robots, both the effects of dynamic objects (E.g. surrounding vehicles) as well as static, convenience, and safety must be considered. In this study, the risk level of the ego and adjacent lanes is analyzed based on the surrounding vehicle information measured by sensors, and this is optimized and reflected as one of the factors that determine the local path of the vehicle. The main contribution of this study is as follows. First, it is possible to prevent selection even if a path candidate occurs in an area that is not the actual by reflecting the lane information from the risk assessment of the lane to the local path candidate. Second, a path planning strategy can be established considering the situation of lateral rearward regions where local path candidates are not created. As a result, it is expected that vehicles equipped with this path planning strategy will be able to plan safer paths than before.
#Autonomous Driving(자율 주행) #Path Planning(경로 계획) #Risk Assessment(위험도 평가) #Dynamic Object(동적 물체)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차선 기반 경로 계획 알고리즘
3. 차선 기반 위험도 평가
4. 차선 기반 경로 선정
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론
References

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