협소 주차 공간에서의 N-Circles 경로 생성 기법

Q: 이 논문에서 정의한 N-Circles Path Planning(NCPP)이란 무엇인가?

협소한 주차 공간에서 차량의 직선 및 원 움직임을 기반으로 반복적인 계산을 통해 경로를 생성하고 최적화 기법을 활용하는 방법이다. 이는 단순한 구조를 통해 계산 시간을 단축하며 효율적인 경로 계획을 가능하게 하는 자동 주차 시스템의 핵심 알고리즘이다.

Q: NCPP 알고리즘이 협소한 주차 공간에서 경로를 생성하는 핵심 원리는 무엇인가?

연구 결과, 차량의 전진 및 후진 원 운동과 직선 경로를 조합하여 장애물 충돌 회피 조건을 설정하고 최적화 기법으로 반지름과 각도를 계산한다. 공간이 협소할수록 더 많은 원 경로를 생성하여 반복적인 방향 전환을 통해 최적의 주차 경로를 도출한다.

정용우; 김진성; 정정주

학술대회자료

저자정보: 정용우 (한양대학교) 김진성 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

This paper proposes a new and practical local path planning for a perpendicular parking scenario in a narrow parking space. In this paper, we introduce N-Circle Path Planning in Narrow Parking Space, which guarantees simple and has low computation time. We perform the path planning algorithm by generating circles and lines, which guarantees the collision avoidance conditions with the surrounding obstacles. We established safe parking conditions for collision avoidance maneuvers by formulating the parking spaces as constraints using the vehicle’s forward circle motion and backward circle motion. Then, we introduce a generalized optimization problem to solve perpendicular parking. The proposed path planning method was validated and analyzed with several parking scenarios. The effectiveness of the proposed system is conducted with MALAB/Simulink.

#Autonomous Driving Vehicle(자율주행차량) #Autonomous Parking System(자동주차시스템) #Path Planning(경로 생성) #Optimization(최적화) #Advanced Driver Assistance System(첨단운전자보조시스템)

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료