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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지환 (국립한국교통대학교) 김주영 (국립한국교통대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제23권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
110 - 126 (17page)
DOI
https://doi.org/10.12815/kits.2024.23.4.110

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자율주차의 요소 중 하나인 경로계획(Path-planning)을 제안한다. 실제 주차장을 참고하여 수직주차와 수평주차로 주차장의 차로 너비, 주차 공간의 너비, 길이 등 주차장 구조와 주차 환경을 다양하게 설정한다. 출발점와 도착지점 등 각도와 환경을 다양하게 설정하여 경로데이터를수집하고 수집한 데이터를 Deep Learning model에 넣어 학습시켜 자동주차경로계획 모델을 제안한다. 분석결과, 기 알고리즘(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve)과 딥러닝 모델 모두 장애물에충돌하지 않고 비슷한 경로를 생성하지만, 거리와 소모시간이 각각 0.59%, 0.61% 감소하여 효율적인 경로가 생성되었다. 또한, Switching point도 1.3개에서 1.2개로 감소하여 직진과 후진을최대한으로 줄여 운전자의 피로를 줄일 수 있을거라 생각된다. 마지막으로 경로생성시간은42.76% 감소하여 효율적이고 신속한 경로생성이 가능하여 향후 자율주행 중 자율주차의 경로계획생성에 활용될 수 있으며, 차량작도에 따라 이동하는 주차로봇의 경로생성에도 활용될 수있을 것으로 보인다.
#Path-planning #Deep Learning #Reeds-Shepp Curve #Hybrid A-star #Matlab/Simulink

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