자율 주행을 위한 다중 인지 센서 결함 감지 알고리즘 개발 :Development of Multi-Sensor Fault Detection Algorithm for Autonomous Driving

김재이

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김재이 (한국교통대학교, 한국교통대학교 일반대학원)

지도교수: 박만복

발행연도: 2023

저작권: 한국교통대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수9

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

FIR 필터 기반 다중 자율주행 인지 센서 결함 감지 알고리즘 개발

김재이 , 박만복 한국ITS학회 논문지 2023.06 학술저널

자율 주행을 위한 다중 인지 센서 결함 감지 알고리즘 개발

김재이 전자공학과 2023.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리(FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.

Ⅰ. 서 론 1
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 기존 연구 고찰 3
2-1. 하드웨어 다중화 기반 고장 진단 4
2-2. 소프트웨어/분석 다중화 기반 고장 진단 5
3. 연구의 내용 및 방법 8
3-1. 전방 다중 인지 시스템 구성 9
3-2. 레지듀얼 생성 구조 10
Ⅱ. 모델설계기반 고장진단 12
1. 칼만필터 추정 알고리즘 14
2. UFIR(FIR 구조) 필터 알고리즘 15
Ⅲ. 본론 21
1. 레지듀얼 생성 알고리즘 21
1-1. 확장 상태 공간 모델 21
1-2. Local UFIR 필터 23
2. 레퍼런스 생성 알고리즘 26
3. 결함 감지 및 격리 알고리즘 32
3-1. 결함 감지를 위한 임계값 정의 32
3-2. 결함 감지 신호 생성 34
Ⅳ. 시험 결과 36
1. 시험 환경 및 조건 37
1-1. 고장 주입 37
1-2. 다중 인지 센서 구성 40
1-3. 시스템 모델 41
2. 시험 결과 분석 및 평가 43
2-1. 결함 감지 결과 44
2-2. 성능 평가 지표 47
2-3. 결함 센서 분류 결과 49
2-4. 결함 센서 격리 결과 51
Ⅴ. 결 론 55
참고문헌 56
Abstract 59

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)