| 초록 |
기존의 차량 선로 변경(vehicle lane changes) 식별 및 예측 방법의 단점을 해결하기 위해 저원가 MEMS-INS(low-cost MEMS-INS) 기반의 차량 선로 변경 식별 및 예측 방법을 제안하였다. 차량에 설치한 저원가 MEMS-INS와 차륜 속도 센서(wheel speed sensor)를 이용하여 종방향 속도(longitudinal velocity), 가속도 및 요 각속도(yaw rate) 정보를 얻었으며, 또한 2단계 칼만 필터(two-level Kalman filter)를 구축하여 도로 곡률(road curvature)을 예측하였다. 그리고 예측하여 얻은 도로 곡률 정보를 관측량으로 설정한 후 상호작용 다중 모델(interactive multiple model) 알고리즘을 이용하여 차량의 선로 변경 여부를 식별 및 예측할 수 있었으며, 또한 도로 곡률 정보를 부가적 효과로 설정하여 차량의 방위각을 정확하게 계산할 수 있었다. 실제적 차량 실험(real vehicle tests)을 진행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 차량 선로 변경 식별율은 100%에 도달하였고, 방향각 예측 오차는 2%보다 작았고, 대기 시간(latency times)은 1초보다 적은 것으로써 원가가 낮고, 정밀도가 높고, 대기 시간이 짧고, 환경 적응 능력이 우수한 장점이 있었으며, 또한 기존 방법의 단점을 해결함으로써 차량 충돌 경고(vehicle collision warning) 시스템의 요구를 만족할 수 있었다. |
