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IEEE transactions on intelligent transportation sy... 32건

  1. [해외논문]   Multi-Perspective Tracking for Intelligent Vehicle  

    Ji, X. , Zhang, G. , Chen, X. , Guo, Q.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 518 - 529 , 2018 , 1524-9050 ,

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  2. [해외논문]   Introduction to the Special Issue on Applications of Mechatronic and Embedded Systems (MESA) in ITS  

    Bertozzi, M. , Chen, B. , Zingaretti, P.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 530 - 532 , 2018 , 1524-9050 ,

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  3. [해외논문]   Systematic Model-Based Design and Implementation of Supervisors for Advanced Driver Assistance Systems  

    Korssen, T. , Dolk, V. , van de Mortel-Fronczak, J. , Reniers, M. , Heemels, M.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 533 - 544 , 2018 , 1524-9050 ,

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  4. [해외논문]   Application of Predictor Feedback to Compensate Time Delays in Connected Cruise Control  

    Molnar, T. G. , Qin, W. B. , Insperger, T. , Orosz, G.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 545 - 559 , 2018 , 1524-9050 ,

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  5. [해외논문]   A Probabilistic Framework for Tracking the Formation and Evolution of Multi-Vehicle Groups in Public Traffic in the Presence of Observation Uncertainties  

    Wang, Q. , Ayalew, B.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 560 - 571 , 2018 , 1524-9050 ,

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  6. [해외논문]   Eco-Driving Assistance System for a Manual Transmission Bus Based on Machine Learning  

    Ma, H. , Xie, H. , Brown, D.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 572 - 581 , 2018 , 1524-9050 ,

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  7. [해외논문]   Self-Localization Based on Visual Lane Marking Maps: An Accurate Low-Cost Approach for Autonomous Driving  

    Vivacqua, R. P. , Bertozzi, M. , Cerri, P. , Martins, F. N. , Vassallo, R. F.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 582 - 597 , 2018 , 1524-9050 ,

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  8. [해외논문]   L-Shape Model Switching-Based Precise Motion Tracking of Moving Vehicles Using Laser Scanners  

    Kim, D. , Jo, K. , Lee, M. , Sunwoo, M.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 598 - 612 , 2018 , 1524-9050 ,

    초록

    Detection and tracking of moving objects is one of the most essential functions of autonomous cars. In order to estimate the dynamic information of a moving object accurately, laser scanners are widely used for their highly accurate distance data. However, these data only represent the surface of an object facing the sensor and changes the appearance of an object over time. This change produces unexpected tracking errors of estimated dynamic states. In this paper, in order to minimize the tracking error caused by appearance changes, a tracking algorithm based on L-shaped model switching is proposed. The suggested algorithm is validated in real traffic experiments where position, velocity, and heading angle error were measured by using precise GPS. The L-shape tracking algorithm successfully mitigated the effect of appearance changes and improved estimation performance.

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  9. [해외논문]   Hierarchical Trajectory Planning of an Autonomous Car Based on the Integration of a Sampling and an Optimization Method  

    Lim, W. , Lee, S. , Sunwoo, M. , Jo, K.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 613 - 626 , 2018 , 1524-9050 ,

    초록

    This paper presents a hierarchical trajectory planning based on the integration of a sampling and an optimization method for urban autonomous driving. To manage a complex driving environment, the upper behavioral trajectory planner searches the macro-scale trajectory to determine the behavior of an autonomous car by using environment models, such as traffic control device and objects. This planner infers reasonable behavior and provides it to the motion trajectory planner. For planning the behavioral trajectory, the sampling-based approach is used due to its advantage of a free-form cost function for discrete models of the driving environments and simplification of the searching area. The lower motion trajectory planner determines the micro-scale trajectory based on the results of the upper trajectory planning with the environment model. The lower planner strongly considers vehicle dynamics within the planned behavior of the behavioral trajectory. Therefore, the planning space of the lower planner can be limited, allowing for improvement of the efficiency of the numerical optimization of the lower planner to find the best trajectory. For the motion trajectory planning, the numerical optimization is applied due to its advantages of a mathematical model for the continuous elements of the driving environments and low computation to converge minima in the convex function. The proposed algorithms of the sampling-based behavioral and optimization-based motion trajectory were evaluated through experiments in various scenarios of an urban area.

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  10. [해외논문]   Differential Steering Based Yaw Stabilization Using ISMC for Independently Actuated Electric Vehicles  

    Hu, C. , Wang, R. , Yan, F. , Huang, Y. , Wang, H. , Wei, C.
    IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council v.19 no.2 ,pp. 627 - 638 , 2018 , 1524-9050 ,

    초록

    This paper presents a hierarchical trajectory planning based on the integration of a sampling and an optimization method for urban autonomous driving. To manage a complex driving environment, the upper behavioral trajectory planner searches the macro-scale trajectory to determine the behavior of an autonomous car by using environment models, such as traffic control device and objects. This planner infers reasonable behavior and provides it to the motion trajectory planner. For planning the behavioral trajectory, the sampling-based approach is used due to its advantage of a free-form cost function for discrete models of the driving environments and simplification of the searching area. The lower motion trajectory planner determines the micro-scale trajectory based on the results of the upper trajectory planning with the environment model. The lower planner strongly considers vehicle dynamics within the planned behavior of the behavioral trajectory. Therefore, the planning space of the lower planner can be limited, allowing for improvement of the efficiency of the numerical optimization of the lower planner to find the best trajectory. For the motion trajectory planning, the numerical optimization is applied due to its advantages of a mathematical model for the continuous elements of the driving environments and low computation to converge minima in the convex function. The proposed algorithms of the sampling-based behavioral and optimization-based motion trajectory were evaluated through experiments in various scenarios of an urban area.

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