딥러닝 기반 곡선 도로에서의 주변 차량 거동 예측

Q: 이 논문에서 정의한 거동 예측이란 무엇인가?

거동 예측은 자율주행 시 안전을 확보하기 위해 주변 차량의 움직임을 미리 파악하는 알고리즘이다. 이를 통해 안정적인 충돌 방지 시스템을 구현할 수 있는 토대를 마련하며, 특히 곡선 도로와 같은 다양한 도로 상황에서 자율주행 자동차의 안전한 운행을 지원하는 필수적인 요소로 작용한다.

Q: 곡선 도로에서 딥러닝 기반 주변 차량 거동 예측 모델의 구조는 무엇인가?

연구 결과, 곡선 도로에서의 주변 차량 거동 예측 모델은 Encoder-Decoder 구조를 기반으로 하며, 내부 네트워크로는 Long Short-Term Memory(LSTM)를 사용한다. 이 모델은 과거의 검출된 차선 정보와 차량의 위치 정보를 입력으로 받아 주변 차량의 미래 거동을 예측한다.

김태연; 송영훈; 황의준; 박장현

학술대회자료 Full-text

저자정보: 김태연 (한양대학교) 송영훈 (한양대학교) 황의준 (한양대학교) 박장현 (한양대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

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자율주행 자동차 분야는 나날이 발전하고 있다. 이 분야가 실제로 적용될 때, 자율주행 시 안전을 확보하기 위해서는 Ego vehicle의 자율주행 알고리즘도 중요하지만, 주변 차량 거동 예측 알고리즘 또한 필수적이다. 주변 차량 거동 예측이 필수적인 이유는, 주변 차량의 거동을 예측함으로써 좀 더 안정적인 충돌 방지 시스템을 구현할 수 있는 토대가 만들어지기 때문이다. 예측 시 Ego vehicle이 놓인 도로 상황은 직선 도로, 곡선 도로, 교차로 등 여러 가지 도로 상황이 존재한다. 본 연구에서는 도로 상황을 곡선 도로로 한정하며, Deep Learning을 통해 주변 차량의 거동을 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 예측 모델은 Photo. 1과 같다. 예측 모델의 전체 구조는 Encoder-Decoder 구조이고, 내부 network는 Long Short-Term Me ... 전체 초록 보기

#Deep Learning(딥러닝) #Autonomous Vehicle(자율주행 자동차) #Trajectory Prediction(거동 예측) #Long Short-Term Memory(장단기 메모리)

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분석 및 수행
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