KR102155054B1 - 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법 - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 주행 차량 주변 차량의 정보에 대한 운전 모델이 적용된 데이터를 취득하여 차선 변경 의도가 있는 모든 시나리오로 판단하는 예측 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
주변 차량의 의도 판단으로 자율주행차량이 차선변경을 하는 상황에서 일어날 수 있는 사고의 가능성을 신속하고 빠르게 경감시킬 수 있는 이점이 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 주행정보에 따라 운전 모델이 적용되어 취득된 데이터 테이블을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 데이터 4D 형태로 데이터 스테이트 버퍼를 형성하여 데이터를 전처리하는 모습을 나타낸다.
Claims (6)
- 자율주행차량의 주변차량에 대하여 차량 시뮬레이터인 프리스캔(PreScan)과 교통 시뮬레이터인 비심(Vissim)을 적용하여 운전 모델이 적용된 데이터를 생성하는 단계;
상기 자율주행차량을 중심 데이터로 포함하여 상기 자율주행차량 및 주변차량에 대한 상기 운전 모델이 적용된 데이터를 9대의 주행 정보로 배열하여 데이터 스테이트 버퍼(Data states buffer)로 형성하여 상기 데이터를 전처리하는 단계; 및
상기 데이터에 3D CNN을 적용하여 상기 자율주행차량과 상기 주변차량과의 상관관계를 산출하고, 상기 상관관계에 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 컷인 의도를 판단하는 단계를 포함하는 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터를 생성하는 단계는,
상기 자율주행차량의 주변차량에 대하여 프리스캔 및 비심을 적용하여 차선변경 시나리오를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터를 생성하는 단계는,
상기 자율주행차량을 기준으로 인접한 주변차량을 감지하는 단계; 및
상기 주변차량에 대한 데이터를 취득하여 상기 주행정보를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터를 전처리하는 단계는,
상기 자율주행차량과 주변차량을 포함한 9대의 주행 정보에 시뮬레이션 시간을 적용한 4D 형태로 데이터 스테이트 버퍼를 형성하는 단계를 더 포함하는 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법.
- 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 주행정보는,
상기 데이터를 시뮬레이션하는 시간, 거리, 진행 방향 각도, 상대 위치, 상대 속도, 좌우 차선과의 거리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법.
- 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 의도 예측 방법을 구현하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체.
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