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초록

영어

An algorithm was developed to enhance the vehicle localization accuracy using high-definition map lane information and camera-based lane detection. Lateral errors were corrected through lane matching, and measurement noise was reduced using an Extended Kalman Filter. The experimental results with a test vehicle showed that the proposed method reduced the positioning error from approximately 3.17m to 0.38m, corresponding to an 88.09% improvement compared to a standalone global navigation satellite system.

한국어

자율주행 시스템을 비롯한 지능형 교통 시스템에서 측위는 매우 중요한 기술 요소이다. 본 연구는 정밀지도와 카메라의 차선 정보를 활용하여 차량 위치 정확도를 향상시키는 알고리즘 을 개발하고 평가하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 정밀지도의 노면선 정보와 카메라 인식 차선을 비교하여 횡방향 오차를 보정 후, 확장 칼만 필터(Extend Kalamn Filter)를 이용하여 측 정 노이즈를 제거하는 알고리즘을 설계하였다. 실성능 검증을 위해 시험 차량을 구성하고 검 증하였다. 시험 차량을 이용한 시험 결과, 제안된 방법은 GNSS 단독 측위 대비 평균 2.74m 감소하였으며, 성능이 약 86.1% 개선됨을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
2. 선행 연구
Ⅱ. 본론
1. 관련 이론
2. 연구 범위
3. 아키텍처
4. 정밀지도 전처리
5. 차선 기반 오차 제거
6. EKF 모델 구축
Ⅲ. 시험 결과
1. 시나리오
2. 시험 결과 분석 및 평가
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 안해주 [ Hae-ju Ahn | 한국교통대학교 전자공학과 석사과정 ] 주저자
• 박만복 [ Manbok Park | 한국교통대학교 전자공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338