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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
최수영 (현대자동차) 최성우 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
408 - 416 (9page)

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In this paper, we describe the development of a generalized path planning algorithm for autonomous vehicle using Quadratic Programming optimization. We designed the local path planning algorithm which is considering drivable area and vehicle specifications as constraint. The Quadratic Programming optimization based path planning algorithm can generate kinematically feasible and collision-free optimal paths. Also, proposed algorithm can be applicable to various driving scenarios and different vehicle types. We conducted experiments at Gangnam, Pangyo and Namyang R&D center with Solati and Ioniq5 autonomous vehicles which is being operated pilot service. We verified that the Quadratic Programming optimization local path planning algorithm can create optimized path for urban autonomous driving and the proposed architecture is suitable for expanding the operation area and vehicle types of autonomous driving services.
#Autonomous Driving(자율주행) #Local Path Planning(지역 경로 계획) #Quadratic Programming Optimization(최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. QP 최적화 기반 경로 계획 알고리즘
4. QP 최적화 경로 계획 알고리즘 실험
5. 결론
References

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