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저자정보
Younggon Jo (VADAS) Seokhyeon Hong (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Jeongmok Ha (VADAS) Sungsoo Hwang (Handong University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.2
발행연도
2022.4
수록면
119 - 125 (7page)

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This research proposes an efficient vehicle control method using visual SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) for AVP (Autonomous Valet Parking). SLAM technology generates a map of the surrounding environment and localizes the vehicle within the map. It is used to identify the layout of the parking lot and track the vehicle by using camera sensors only. In the proposed system, an autonomous driving vehicle is controlled using the coordinates of the keyframe on the visual SLAM map. The vehicle is driven by determining the keyframe in the movable position during the autonomous driving process. This driving procedure is possible because the coordinates of the vehicle and the keyframe can be estimated through the SLAM map. However, the SLAM map, generated using features of the surrounding environment, is likely to change scale while driving due to feature matching errors. Therefore, the system proposes to update the initial scale using the time the vehicle has moved and the changes in vehicle coordinates on the SLAM map. The tracking success rate of autonomous driving and the success rate of autonomous parking were measured to evaluate the performance of the proposed system. The experimental results indicate that autonomous valet parking can be achieved using visual SLAM.
#Autonomous valet parking system #Fisheye lens #Keyframe #Path planning #Visual SLAM

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Proposed Scheme
4. Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
M. Khalid, K. Wang, N. Aslam, Y. Cao, N. Ahmad, and M.K. Khan, “From smart parking towards autonomous valet parking: A survey, challenges and future Works,” Journal of Network and Computer Applications, vol. 175, February 2021. Article (CrossRef Link). google schola S. J. Han and J. Choi, “Parking Space Recognition for Autonomous Valet Parking Using Height and Salient-Line Probability Maps,” ETRI Journal, vol. 37, no. 6, pp. 1220-1230, December 2015. Article (CrossRef Link). google schola H. Yin, Y. Wang, L. Tang, X. Ding, S. Huang, and R. Xiong, “3D LiDAR Map Compression for Efficient Localization on Resource Constrained Vehicles,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 22, no. 2, pp. 837-852, February 2021. Article (CrossRef Link). google schola J. Zhang and S. Singh, “LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time,” Robotics: Science and Systems, vol. 2, no. 9, July 2014. Article (CrossRef Link). google schola M. Agrawal and K. Konolige, “Real-time localization in outdoor environments using stereo vision and inexpensive gps,” 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR’06), pp. 1063-1068, 2006. Article (CrossRef Link). google schola

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