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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조해준 (계명대학교) 곽성우 (계명대학교) 양정민 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
209 - 214 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2017.27.3.209

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본 논문에서는 저가형 GPS와 차량 내부 센서를 이용한 자율주행차량의 위치 추정 방법을 제안한다. 자율주행차량의 현재 위치를 추정하여 지역 맵을 구축하면 고가의 정밀 GPS에 의존하지 않아도 자율주행이 가능하다. 차량의 내부 센서에서 제공되는 속도, 조향각, 요우율과 저가형 GPS의 헤딩각으로부터 대략적인 위치를 예측하고 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 정밀하게 차량의 현재 위치를 추정하는 방법을 개발한다. 차량의 동적 특성을 모사하기 위해 두 바퀴 모델을 사용한다. 개발된 방법은 GPS 신호가 일정 시간 동안 수신되지 않는 상황에서도 주행이 가능하도록 하여 자율주행의 신뢰성을 높인다.
#위치 추정 #차량 내부 센서 #GPS #자율주행 #확장 칼만 필터 #Localization #Vehicle Internal Sensor #Autonmoous Driving #Extended Kalman Filter

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 기준 맵 작성
4. 차량 위치 추정
5. 실험결과
6. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Autonomous Vehicle Challenge: http://autonomous.ksae.org/ M. Lee, J. Han, C. Jang, and M. Sunwoo “Information fusion of cameras and laser radars for perception systems of autonomous vehicles,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 23, no. 1, pp. 35-45, 2013. S.-W. Noh and T.-G. Kim, “Particle filter for Correction of GPS location data of a mobile robot,” The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 2, pp. 381-389, 2012. S. Rezaei and R. Sengupta, “Kalman filter-based integration of DGPS and vehicle sensors for localization,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 15, no. 6, pp. 1080-1088, 2007. K. Jo, K. Chu, and M. Sunwoo, “Interacting multiple model filter-based sensor fusion of GPS with in-vehicle sensors for real-time vehicle positioning,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 13, no. 1, pp. 329- 343, 2011.

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