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신경회로망을 이용한 다중모델 차량추적 시스템
Interacting Multiple Model Vehicle-Tracking System Based on Neural Network

황재필    (연세대학교 전기전자공학부   ); 박성근    (연세대학교 전기전자공학부   ); 김은태    (연세대학교 전기전자공학부  );
  • 초록

    본 논문에서는 새로운 방식의 적응형 순항제어 필터링 방식을 제안한다. 제안한 알고리즘은 선행 차량의 모드를 추정하는 문제를 분류기의 문제로 보고 신경망 분류기를 이용하여 이를 수행한다. 신경망은 각 모드에 대한 사후 확률을 출력하며 이를 IMM과 결합하여 선행차량의 추적을 수행한다. 끝으로 10가지 시나리오에 대하여 신경망 분류기와 IMM을 결합한 NIMM (Neural Network IMM)을 적용하여 성능을 확인한다.


    In this paper, a new filtering scheme for adaptive cruise control (ACC) system is presented. In the proposed scheme, the identification of the mode of the preceding vehicle is considered as a classification problem and it is done by a neural network classifier. The neural network classifier outputs a posterior probability of the mode of the preceding vehicle and the probability is directly used in the IMM framework. Finally, ten scenarios are made and the proposed NIMM is tested on them to show its validity.


  • 주제어

    Interacting multiple model .   Kalman filter .   Adaptive Cruise Control.  

  • 참고문헌 (12)

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    10. 류경진, 박성근, 김은태, 강형진, '최소자승법을 이용한 레이더 센서 데이터에서 자동차 선별 시스템,' 한국자동차공학회 2007년도 춘계학술대회논문집 pp.2275-2279, 2007년 6월 
    11. E. Kim, M. Park, S. Kim and M. Park, 'A transformed input-domain approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 6, no. 4, pp.596-604, 1998 
    12. R. Duda, P. Hart, and D. Stork, Pattern Classification. Addison Wesley, 2001 

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