IMM을 통한 딥러닝 네트워크 학습과 이를 활용한 차선 변경 시간 및 경로 예측

Abstract

본 연구에서는 자율주행자동차의 안전한 주행과 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)을 위해 주변의 주행중인 차량들의 의도를 미리 파악하고 파악한 정보를 따라 경로를 더 빠르고 정확하게 예측하는 알고리즘에 대한 내용을 다룬다.

제안하는 연구는 총 4단계로 구성된다. 첫번째는 센서를 통해 얻은 데이터를 노이즈의 영향을 고려하여 더욱 정확한 데이터를 산출하는 단계, 두번째는 노이즈를 고려한 데이터의 횡방향 거리, 횡방향 가속도를 이용하여 주변 차량이 각 차선에 있을 확률을 나타내어 의도를 파악하는 단계, 세번째는 의도가 파악된 데이터를 활용해 딥러닝을 이용하여 차량의 맥락을 학습시키는 단계, 마지막으로는 딥러닝을 통해 나온 마지막 값을 이용해 차량의 경로를 예측하는 단계이다.

본 논문은 실제 고속도로 데이터와 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터를 활용해 학습을 시키고, 실제 도로에서 시나리오를 만들어 모델을 학습 및 검증하였다.