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초록

영어

Early recognition of a lane-change intention is essential for proactive decision-making in autonomous driving and advanced driver assistance systems. This paper proposes a Dual Neural-Calibrated Interacting Multiple Model (DNC-IMM) that improves driving context adaptability while preserving the probabilistic structure and interpretability of conventional IMM. The proposed method encodes driving context information, including target vehicle motion and surrounding vehicle gaps and relative velocities, through a neural network to calibrate the transition probability matrix and the measurement likelihood. The final intention is determined from the calibrated IMM mode posterior, and experiments on the highD dataset confirm that the proposed method can reliably recognize lane-change intentions before lane crossing.

한국어

자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템에서 주변 차량의 차선변경 의도 조기 인식은 선제적 주행 판단을 위해 중요하다. 본 논문에서는 기존 IMM의 확률적 구조와 해석 가능성을 유지하면서 주행 맥락 적응성을 향상시키는 Dual Neural-Calibrated IMM (DNC-IMM)을 제안한다. 제안 방법은 목표 차량 운동, 주변 차량과의 거리 및 상대 속도 등 주행 맥락 정보를 신경망으로 인코딩하여 전이 확률 행렬과 측정 가능도를 보정한다. 최종 의도는 이를 통해 산출된 IMM 모드 사후 확률로부터 판단되며, highD 데이터셋 실험에서 차선 경계 통과 이전의 차선변경 의도를 안정적으로 인식함을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 물리 기반 의도 추정 모델
2. 규칙 기반 적응형 보정 모델
3. 데이터 기반 학습 모델
Ⅲ. Dual Neural-Calibrated IMM
1. Neural Calibration Branch
2. IMM Estimation Branch
Ⅳ. 실험 결과
1. 실험 환경 설정
2. 실험 결과
3. 구성요소별 성능 분석 실험
4. 신경망 보정 신호 사례 분석
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 변웅찬 [ Woong-Chan Byun | 한국과학기술원 조천식모빌리티대학원 석사과정 ] 주저자
• 공승현 [ Seung-Hyun Kong | 한국과학기술원 조천식모빌리티대학원 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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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