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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 914 - 922 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.5.914
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본 논문에서는 딥러닝 기반의 차량 경로예측 모델의 예측 정확도와 예측시간 사이의 Trade-off 관계에서 성능을 개선하기 위한 전파과정 간소화 방안을 제안하였다. 차량 경로예측 문제에서 딥러닝 기술을 활용하면서 점점 높은 정확도의 예측이 가능해지고 있지만, 반면에 모델의 복잡도가 증가하면서 예측시간이 길어지는 Trade-off 문제를 발생시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 딥러닝 기반 state-of-the-art 차량 경로예측 모델에 여러 가지 전파과정 간소화 방안을 적용하고 실험을 통해 예측 정확도와 예측시간을 측정하였다. PC 및 임베디드 환경에서의 검증을 통하여 주변차량의 Dynamic Motion 특성을 추출하는 과정을 간소화할 경우, 예측 정확도 손실 없이 예측시간을 PC 환경에서는 15.7%, 임베디드 환경에서는 2.1% 단축했다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Korea Road Traffic Authority(KoROAD), 2019 Traffic Accident Chart Analysis, 2020.
N. Deo and M. M. Trivedi, “Convolutional social pooling for vehicle trajectory prediction,” in Proc. IEEE Conf. CVPR Wkshps., pp. 1468-1476, Salt Lake City, USA, Jun. 2018.
K. Messaoud, I. Yahiaoui, A. Verroust- Blondet, and F. Nashashibi, “Non-local social pooling for vehicle trajectory prediction,” 2019 IEEE Intell. Veh. Symp. (IV), pp. 975-980, Paris, France, 2019.
G. Oh, H. Kim, and S. Lim, “A study on deep learning based vehicle trajectory prediction using the interdependencies of vehicle motion in real-time,” KICS Summer Conf., pp. 62-63, Korea, Aug. 2020.
S. Lefèvre, D. Vasquez, and C. Laugier, “A survey on motion prediction and risk assessment for intelligent vehicles,” Robomech J ., vol. 1, no. 1, 2014.
N. Deo and M. M. Trivedi, “Convolutional social pooling for vehicle trajectory prediction,” in Proc. IEEE Conf. CVPR Wkshps., pp. 1468-1476, Salt Lake City, USA, Jun. 2018.
K. Messaoud, I. Yahiaoui, A. Verroust- Blondet, and F. Nashashibi, “Non-local social pooling for vehicle trajectory prediction,” 2019 IEEE Intell. Veh. Symp. (IV), pp. 975-980, Paris, France, 2019.
G. Oh, H. Kim, and S. Lim, “A study on deep learning based vehicle trajectory prediction using the interdependencies of vehicle motion in real-time,” KICS Summer Conf., pp. 62-63, Korea, Aug. 2020.
S. Lefèvre, D. Vasquez, and C. Laugier, “A survey on motion prediction and risk assessment for intelligent vehicles,” Robomech J ., vol. 1, no. 1, 2014.
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