Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Recursive Probabilistic Approach to Collision Risk Assessment for Pedestrians' Safety

재귀적 확률 갱신 방법을 이용한 보행자 충돌 위험 판단 방법

  • 박성근 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 김범성 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 김은태 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 이희진 (한경대학교 정보제어공학부) ;
  • 강형진 ((주)만도 중앙연구소)
  • Received : 2011.03.09
  • Accepted : 2011.08.11
  • Published : 2011.08.25
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Abstract

In this paper, we propose a collision risk assesment system. First, using Kalman Filter, we estimate the information of pedestrian, and second, we compute the collision probability using Monte Carlo Simulations(MCS) and neural network(NN). And we update the collision risk using time history which is called belief. Belief update consider not only output of Kalman Filter of only current time step but also output of Kalman Filter up to the first time step to current time step. The computer simulations will be shown the validity of our proposed method.

본 논문에서는 충돌 위험도 판단 시스템을 제안한다. 먼저 칼만 필터를 이용하여 보행자의 정보를 예측하고, 몬테 카르롤로 모의 실험과 신경 회로망을 이용해 충돌 확률을 계산한다. 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. Belief 충돌 예측 방법은 현재뿐만 아니라, 과거의 필터링 정보를 모두 이용하여 충돌 확률을 에측한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.

Keywords

References

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