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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정의곤 (한국과학기술원) 송원호 (한국과학기술원) 명현 (한국과학기술원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
112 - 121 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.2.112

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Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
#Autonomous Driving #Path Planning #High-Definition (HD) Map

목차

Abstract
1. 서론
2. 지역경로 생성
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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