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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차종현 (아주대학교) 이태현 (아주대학교) 송봉섭 (아주대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
831 - 838 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.10.831

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

실도로 주행 데이터 기반 도로 인프라 데이터 증강 및 차선 변경 의도 예측 네트워크 개발 연구
차종현 기계공학과 2023.01 학위논문

2022

도로 인프라 센서 기반 다중 차량의 주행 궤적 예측 및 차선 변경 의도 검출 네트워크 개발 연구
차종현 ,  박인철 ,  정영훈 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022.11 학술대회자료
실도로 주행 데이터를 이용한 도로 인프라 센서 기반 차선 변경 거동 검출 네트워크 연구
차종현 ,  이태현 ,  송봉섭 한국자동차공학회논문집 2022.10 학술저널

초록· 키워드

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In this paper, a classification algorithm of lane change maneuver based on roadside sensors on highway is proposed. Data augmentation using field operational test data is also considered for scalability. The maneuver classification is composed of semantic maps and convolution neural network(CNN). The semantic map aims to represent a bird’s eye view of both vehicle and road geometry, and the corresponding trajectory of the vehicle. The CNN is used to classify a lane change maneuver of multiple vehicles. While good performance of maneuver classification is shown with respect to a well-known dataset called highD, it is still necessary to consider scalability. Thus, the data augmentation is suggested to build a semantic map based on field operational test data. Despite different sensor characteristics of two datasets, it is demonstrated how the performance of CNN-based maneuver classification is improved in terms of scalability is demonstrated.
#Lane change(차선 변경) #Maneuver classification(거동 검출) #Roadside sensor(인프라 센서) #Data augmentation(데이터 증강) #Scalability(확장성)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차선 변경 거동 검출
3. 도로 인프라 센서 데이터 증강
4. 평가 결과
5. 결론
References

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