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딥 러닝 기반 Mono vision을 이용한 주행 환경 인지 및 격자 지도 생성 시스템
조은기(Eungi Cho),김현석(Hyeonseok Kim),박성근(Seongkeun Park) 대한전기학회 2020 전기학회논문지 Vol.69 No.2
In this paper, we propose a driving environment recognition and grid map generation system based on deep learning network using only data acquired with Mono vision. YOLO(You Only Look Once)v3 and FCN are used to recognize the driving environment, and object detection and driving area detection are performed respectively. In addition, the occupancy grid map is generated using the respective network results and vehicle movement information. The data used in this study is based on the KITTI dataset. According to the results, the proposed method uses mono vision, but can obtain distance information and has higher performance than the result of generating a grid map using a single sensor.
공개 교통사고 데이터베이스와 기계 학습을 이용한 탑승자의 상해 등급 예측에 관한 연구
이용범(Yongbeom Lee),조은기(Eungi Cho),윤창용(Changyong Yoon),박성근(Seongkeun Park) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.7
In this paper, we propose a prediction model for traffic accident injury grade using machine learning algorithm. We used machine learning models such as Decision Tree, Support Vector Machine, and Logistic Regression to predict injury grade. And to improve performance, Principal Component Analysis(PCA) or Linear Discriminant Analysis(LDA) was applied to each machine learning model. The data used in this study are based on NASS-CDS data that collects traffic accident investigation data and medical records of accident victims. According to the results, the proposed method is expected to be used in the automatic traffic accident notification system because of its reliable accuracy.
라이다를 이용한 장애물 검출 및 자동차 경로계획에 관한 연구
이용범(Yongbeom Lee),조은기(EunGi Cho),최혁두(Hyukdoo Choi),박성근(Seongkeun Park) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.1
본 논문에서는 자율주행 자동차 주행의 안전성 및 정확성 확보를 위해 LiDAR와 GPS를 사용한 장애물 검출 및 경로계획 시스템을 제안한다. 자율주행 자동차의 현재 위치를 추정하고 주변 환경에 대한 정보를 획득하여 차량의 경로를 계획하면 주행상황에 따라 능동적으로 반응하는 자율주행이 가능하다. GPS data의 오차를 줄여 정확한 차량의 위치를 추정하고 미리 취득한 경유점을 이용하여 현재 위치로부터의 전역경로를 계획한다. 또한, LiDAR data로부터 차량 주변의 장애물을 인식 및 검출하고 거리를 산출하여 주행상황에 최적화된 지역경로를 계획한다. 직선 구간에 장애물을 설치하고 차량이 장애물을 회피 주행하는 실험을 통해 제안한 시스템의 성능을 검증한다. In this paper, we propose an obstacle detection and path planning system using LiDAR and GPS to secure the safety and accuracy of autonomous driving car. It is possible to autonomously drive in response to the driving situation by estimating the current position of the car and acquiring information about the surrounding environment and planning the path of the vehicle. Estimating the position of the accurate vehicle by reducing the error of the GPS data, and planning the global path from the current position by using the previously acquired waypoint. In addition, using LiDAR data, we recognizes and detects obstacles around the vehicle and we calculates the distance to plan the optimal route for the driving situation. The performance of the proposed system is verified through an experiment in which obstacles are installed in a straight section and the vehicle avoids obstacles.