Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Interacting Multiple Model Vehicle-Tracking System Based on Neural Network

신경회로망을 이용한 다중모델 차량추적 시스템

  • Hwang, Jae-Pil (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.) ;
  • Park, Seong-Keun (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.) ;
  • Kim, Eun-Tai (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.)
  • 황재필 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 박성근 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 김은태 (연세대학교 전기전자공학부)
  • Received : 2008.10.17
  • Accepted : 2009.09.12
  • Published : 2009.10.25
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Abstract

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.

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.

Keywords

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