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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 356 - 361 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.2.356
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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.
목차
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
주건엽 / 2011 / 자율주행자동차 개발: A1 / 한국자동차공학회 논문집 19(4):146~154
Scott Drew Pendleton / 2017 / Perception, Planning, Control, and Coordination for Autonomous Vehicles / Machines 5(1)
이민채 / 2013 / 영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법 / 한국지능시스템학회 논문지 23(1):35~45
김시종 / 2011 / 무인 차량을 위한 센서 시스템 개발 및 3차원 월드 모델링 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 17(6):531~538
진보라 / 2014 / 자율주행자동차에 대한 소비자 선호 연구 : 혼합 로짓 모형을 이용하여
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