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Lane estimation using lateral histogram in radar based ACC system

机译:基于雷达的ACC系统中使用横向直方图的车道估计

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摘要

In Radar based ACC system, road structures makes multi-path in radar beam, so it degrades radar detection performance. To improve ACC performance, we propose a new method for recognizing road environment by radar only sensor based ACC system. The LES (Lane Estimation System) is statistical method that estimates lane characteristic by radar object (position, velocity) and in-vehicle information (vehicle speed, path-radius). The LES convert this simple data to statistical data, such as lateral histogram and lane cluster. Using this statistical data, we can estimate road environment and improve ACC performance. To prove validation of our method, we apply LES to real ACC system. In Yong-Seo highway (Korea), we assessed accuracy of our system and summarized improvement detection performance.
机译:在基于雷达的ACC系统中,道路结构会在雷达波束中形成多路径,因此会降低雷达的检测性能。为了提高ACC的性能,我们提出了一种新的方法,该方法通过基于纯雷达的ACC系统识别道路环境。 LES(车道估计系统)是一种统计方法,可以通过雷达对象(位置,速度)和车载信息(车辆速度,路径半径)来估计车道特性。 LES将此简单数据转换为统计数据,例如横向直方图和车道聚类。使用此统计数据,我们可以估算道路环境并改善ACC性能。为了证明我们方法的有效性,我们将LES应用于实际的ACC系统。在韩国的Yong-Seo高速公路上,我们评估了系统的准确性并总结了改进检测性能。

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