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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
최주영 (한양대학교) 김진성 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
540 - 543 (4page)

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2021

고속 자율 주행 차선유지시스템을 위한 Deep Neural Network 기반 레이더를 이용한 차선 추정
최주영 전기공학과 2021.01 학위논문

2020

고속 자율 주행 차선유지시스템을 위한 DNN 기반 레이더를 이용한 차선 추정
최주영 ,  김진성 ,  정정주 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a novel Deep Neural Network(DNN)-based lane estimation method with radar for lanekeeping system(LKS) without vision sensors. The vision sensor is widely utilized for detecting the road lane. However, it is well known that the vision sensor has weaknesses about environmental effects such as weather, contaminated lane, and so on. Thus, we exploit the radar sensor, which is robust against environmental effects, to estimate the road lane model for LKS. Scaled Conjugate Gradient(SCG) method is used for optimization of the neural network. We had a comparative study between the proposed system and the camera system which is conventionally used for LKS. The proposed system is expected to improve the performance of LKS by sensor fusion.
#Deep learning(딥 러닝) #Deep Neural Network(DNN) #Lane Keeping System(차선 유지 시스템) #Autonomous Driving(자율 주행) #Road Lane Model(도로 차선 모델) #Radar(레이더)

목차

Abstract
1. 서론
2. APPROACH FOR ESTIMATION OF LANE MODEL
3. EXPERIMENT RESULTS
4. 결론
5. ACKNOWLEDGEMENT
References

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