안전한 자율주행을 위한 3D Convolutional neural network 기반 주변 차량 의도 판단 알고리즘 개발
저자
발행사항
서울 : 국민대학교 자동차공학전문대학원, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 국민대학교 자동차공학전문대학원 : 친인간지능형자동차전공 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
한국어
DDC
629.2549 판사항(23)
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 53 p. : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
Development of a Nearby Vehicle Intention Decision Algorithm Based on 3D Convolutional Neural Network for Safe Autonomous Driving
지도교수 : 임세준
참고문헌 : p. 50-52
UCI식별코드
I804:11014-200000183734
소장기관
자율주행 차량의 차선변경은 만약에 발생할 사고의 책임을 감수하며 진행되는 행위이다. 이때 신속하고 정확한 주변 차량의 의도 판단 기술개발은 필수적이다. 우리는 이 논문을 통해 3D convolutional neural network(3D CNN)를 이용한 주변 차량의 주행 의도를 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 주변 차량의 주행 의도는 자차가 차선변경 시 주변 차량의 양보 의도와 주변 차량의 차선변경 의도로 나누어지며 각각의 상황에 대해서 최적화된 모델을 개발하였다. 개발된 3D CNN 알고리즘은 주변 차량의 시간, 데이터, 차량 간 관계를 3D convolution filter를 이용해 분석하여 의도를 판단한다. 우리는 3D CNN 학습을 위한 주행데이터를 얻기 위해 prescan simulator를 이용하여 on/off ramp, 사고 상황, 우회전 진입 상황과 같은 다양한 차선변경 도로 상황을 구현하였다. 또한, vissim 교통 시뮬레이터를 이용하여 다양한 파라미터들을 변경시킨 운전모델을 도로 위 차량에 적용시켰다. 그 후 실제 사람들의 주행데이터를 얻기 위해 40명의 실험자를 모집하여 주요 4가지 차선변경 시나리오에 대해 실험하였다. 시뮬레이터 데이터와 실험 데이터를 다양한 파라미터를 변경한 3D CNN 기반 주변차량 의도 판단 모델들에 학습시켰고 가장 최적화된 모델을 개발하였다. 그 결과 복잡하고 예상하기 어려운 차선 변경 상황에서 본 논문에서 개발한 주변 차량 의도 판단 최적화 모델이 주변 차량의 양보/차선변경 의도 판단에 대해서 각각 0.96, 0.94 이상의 F1 score를 보였다.
더보기Changing the lane of an autonomous vehicle is an act carried out by taking responsibility for the accident that may occur. At this time, it is essential to develop a technology for judging the intention of the surrounding vehicles quickly and accurately. We have developed an algorithm to determine the driving intent of a nearby vehicles using a 3D convolutional neural network (3D CNN). The intentions of neighboring vehicles are divided into concession of the neighboring vehicle and intention of changing the lane of the neighboring vehicle when the lane is changed, and the optimized model is developed for each situation. The developed 3D CNN algorithm uses 3D convolution filter to analyze the relationship between time, data, and vehicle of neighboring vehicles to determine the intention. We implemented various lane change road conditions such as on / off ramp, accident situation, and Intersection situation using prescan simulator to get driving data for 3D CNN learning. In addition, a driving model in which various parameters are changed by using the vissim traffic simulator is applied to the vehicle on the road. In addition, 40 experimenters were recruited in order to obtain actual people's driving data and experimented on four major lane change scenarios. Simulator data and experimental data were learned in 3D CNN based vehicle decision models with various parameters and the most optimized model was developed. As a result, it was found that the developed a nearby vehicle intention decision algorithm had F1 score of 0.96 and 0.94, respectively, for the concession intentions and to lane change intention of surrounding vehicles.
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