KCI등재후보
자율주행을 위한 레이더 기반 인지 알고리즘의 정량적 분석 = Quantitative Analysis of Automotive Radar-based Perception Algorithm for Autonomous Driving
저자
이호준 (서울대학교) ; 채흥석 (서울대학교 정밀기계설계공동연구소) ; 서호태 (서울대학교) ; 이경수 (서울대학교) ; Lee, Hojoon ; Chae, HeungSeok ; Seo, Hotae ; Yi, Kyongsu
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
29-35(7쪽)
KCI 피인용횟수
4
DOI식별코드
제공처
This paper presents a quantitative evaluation method and result of moving vehicle perception using automotive radar. It is also important to analyze the accuracy of the perception algorithm quantitatively as well as to accurately percept nearby moving vehicles for safe and efficient autonomous driving. In this study, accuracy of the automotive radar-based perception algorithm which is developed based on interacting multiple model (IMM) has been verified via vehicle tests on real roads. In order to obtain experimental data for quantitative evaluation, Long Range Radar (LRR) has been mounted on the front of the ego vehicle and Short Range Radar (SRR) has been mounted on the rear side of both sides. RT-range has been installed on the ego vehicle and the target vehicle to simultaneously collect reference data on the states of the two vehicles. The experimental data is acquired in various relative positions and velocity, and the accuracy of the algorithm has been analyzed according to relative position and velocity. Quantitative analysis is conducted on relative position, relative heading angle, absolute velocity, and yaw rate of each vehicle.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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