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이용수6
1장. 서 론1.1. 연구의 배경 및 목적2장. 이 론2.1. 자율주행 기술2.1.1. Vehicle-to-Vehicle(V2V)기술2.1.2. 군집주행(Platooning) 기술2.2. Optical Camera Communication (OCC)2.3. Deep Learning frame work - YOLO2.4 자율주행 플래투닝에서 V2V 광 카메라 통신 기반 조향 제어 기술2.4.1 연구 블록다이어그램2.4.2 속도 제어 시스템2.4.3 조향 제어 시스템2.5. taillight 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집주행 제어 기술2.5.1 실제차량 taillight의 영상처리 블록다이어그램2.5.2 선두차량 taillight에서 보내는 Data Formation2.5.3 선두차량의 taillight 좌/우 ROI 영역 Label을 이용하는 조향제어2.5.4 실제 taillight 인식되지 않는 경우2.5.5 본 논문에서 제시하는 기법2.6. 실제도로 환경에서의 taillight 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집 제어 기술2.6.1 선두차량 taillight에서 송신하는 Data Formation2.6.2 선두차량 taillight ROI 영역 및 차선인식을 이용하는 조향제어2.6.3 실제도로 환경에서 차선인식이 원활히 되지 않는 경우2.7. Deep learning network ? YOLO 이용하여 데이터의 수신율 증가 기법2.7.1 본 논문에서 제시하는 기법3장. 실 험3.1. 자율주행 플래투닝에서 V2V 광 카메라 통신 기반 조향 제어 기술3.1.1 하드웨어 구성3.1.2 실험 환경3.2. 후미등 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집주행 제어 기술3.2.1 하드웨어 구성3.2.2 실험 환경3.3. 실제도로 환경에서의 taillight 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집 제어 기술3.3.1 하드웨어 구성3.3.2 실험 환경4장. 결과 및 고찰4.1. 자율주행 플래투닝에서 V2V 광 카메라 통신 기반 조향 제어 기술4.1.1. 실험 결과 및 고찰4.2. 후미등 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집주행 제어 기술4.2.1 실험 결과 및 고찰4.3. 실제도로 환경에서의 taillight 중심점 추정을 이용한 V2V 광 카메라 통신 기반 군집 제어 기술4.3.1 실험 결과 및 고찰4.4 Deep learning network ? YOLO 이용하여 데이터의 수신율 증가 기법4.4.1 실험 결과 및 고찰5장. 결 론참고 문헌영문 초록
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