메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백민혁 (대구경북과학기술원) 박진우 (대구경북과학기술원) 심중석 (대구경북과학기술원) 박성정 (대구경북과학기술원) 임용섭 (대구경북과학기술원) 최경호 (대구경북과학기술원)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제15권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
42 - 48 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.
#Automated vehicle(자율주행차) #Self-driving verification(자율주행 실증) #HD map(고정밀 지도) #Openstreetmap(OSM #오픈 스트리트 맵) #Virtual simulation(가상 시뮬레이션)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시뮬레이션 및 지도 데이터
3. CARLA/OSM 자율주행 실증 맵 제작
4. 결과 및 토의
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

자율주행 제어를 위한 향상된 주변환경 인식 알고리즘
배인환 ,  김영후 ,  김태경 외 8명 자동차안전학회지 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0