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김좌헌 (한양대학교) 조건희 (한양대학교) 나원빈 (한양대학교) 김성주 (한양대학교) 이형철 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
426 - 431 (6page)

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In this paper, we design a surrounding vehicle trajectory prediction model based on deep learning. The most important goal of the autonomous driving system is ensuring driver safety. Identifying future driving intentions of surrounding vehicles may be applied to risk assessment and contribute to securing safety of autonomous vehicles. It is possible to predict a vehicle trajectory using a vehicle model, but this method does not reflect interaction between surrounding vehicles. It differs from the actual movement in a driving environment where many surrounding vehicles exist, such as urban areas and highways. To improve this, a long short-term memory(LSTM) based surrounding vehicle trajectory prediction model is designed in consideration of mutual effects between vehicles. This proposed method was designed and validated with High D dataset which is vehicle trajectories recorded on German Highways. The sequence of the speed of the Ego vehicle, the heading angle, the relative coordinates of the surrounding vehicles, and the relative speed were used as inputs for vehicle trajectory prediction.
#Trajectory Prediction(경로 예측) #LSTM(장단기 메모리) #Time series prediction(시계열 예측) #Regression(회귀) #Autonomous Vehicle(자율주행 차량)

목차

Abstract
1. 서론
2. LSTM 기반의 예측 모델
3. 학습 결과 비교 및 신뢰성 검증
4. 결론 및 향후계획
References

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