18HS1400, 운전자 주행경험 모사기반 일반도로환경의 자율주행4단계(SAE)를 지원하는 주행판단엔진 개발,
최정단
초록
One of the essential technologies required for environmental recognition of an autonomous vehicle is a localization technique that recognizes the position and orientation of the vehicle. In contrast to previous localization techniques that generate map data from sensor data itself, there is an increasing number of studies using high definition (HD) digital maps. The map-based localization technology consists of predicting the position of the next step through the ego-motion of the vehicle and determining the position through map matching. In this paper, we propose a robust ego-motion estimation and map matching technology for robust vehicle localization. First, we propose a visual odometry (VO) model for robust ego-motion estimation and a vehicle planar motion model based on in-vehicle sensors to improve the robustness of VO in the absence of image features. We also introduce a new line segmentation matching model and a geometric correction method of extracted road marking from an inverse perspective mapping (IPM) for robust map matching techniques. The technology proposed in this paper has been verified in various ways through real autonomous vehicles and successfully acquired the autonomous driving license of the Republic of Korea.
KSP 제안 키워드
Autonomous vehicle, Correction method, Digital map, Ego-Motion Estimation, Environmental recognition, High definition, Image feature, In-vehicle Sensors, Line segmentation, Localization techniques, Map Matching
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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