자율주행 자동차를 위한 딥러닝 기반 주변 차량 미래 위치 예측 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 상호적 미래예측이란 무엇인가?

상호적 미래예측은 자율주행 자동차가 주행 중 주변 다수의 차량과 동시다발적으로 발생하는 상호작용 및 이해충돌 상황을 고려하여 미래 움직임을 예측하는 기술이다. 이는 복잡한 교통 상황에서 주변 차량의 미래 기동을 정확하게 해석하여 자율주행 자동차의 오해를 줄이고 사고를 회피하는 데 기여한다.

Q: 자율주행 자동차의 미래 예측 정확도를 높이는 핵심 기술은 무엇인가?

연구 결과, 동시다발적으로 발생하며 시간의 흐름에 따라 변화하는 복수의 차량 간 상호작용을 고려한 딥러닝 기반의 미래 예측 기술이 핵심이다. 컨볼루션 신경망으로 주변 환경 특성을 추출하고, 장단기 메모리 네트워크로 시간적 관계를 고려하여 복잡한 주행 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성한다.

전형석; 금동석

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전형석 (한국과학기술원) 금동석 (한국과학기술원)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2018.11

수록면: 757 - 758 (2page)

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Since the traffic accident caused by autonomous vehicle such as Google Car and Tesla is increased due to various factor, safety of the autonomous vehicle is emphasized. The two main reasons which causes the traffic accident of autonomous vehicles are perception technology and future prediction technology. In this paper, future prediction technology for autonomous vehicle which can handle inter- ... 전체 초록 보기

#Interactive Future Prediction(상호적미래예측) #Deep Learning(딥러닝) #Autonomous Vehicle(자율주행 자동차) #Convolutional Neural Network(컨볼루션신경망) #Long Short-Term Memory Network(장단기메모리네트워크)

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