A deep learning-based vehicle path prediction method using rasterized lane information and a device thereof are disclosed. The disclosed deep learning-based vehicle path prediction method using rasterized lane information includes the steps of: taking centerline information of a lane based on a vehicle for predicting a path from a high definition map (HD Map); obtaining a rasterized image by rasterizing the centerline information of the lane; and predicting a vehicle path by using the acquired image and past path information of the vehicle as input of a deep learning model.
차선 정보를 래스터화하여 활용하는 딥러닝 기반 차량 경로 예측 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 차선 정보를 래스터화하여 활용하는 딥러닝 기반 차량 경로 예측 방법은 경로를 예측하기 위한 차량을 기준으로 하는 차선의 중심선 정보를 고정밀 지도(High Definition Map; HD Map)로부터 가져오는 단계, 차선의 중심선 정보를 래스터화 하여 래스터화된 이미지를 획득하는 단계 및 획득된 이미지와 차량의 과거 경로 정보를 딥러닝 모델의 입력으로 이용하여 차량 경로를 예측하는 단계를 포함한다.
Deep Learning-based Vehicle Trajectory Prediction Method and Apparatus using Rasterized Lane Information
차선 정보를 래스터화하여 활용하는 딥러닝 기반 차량 경로 예측 방법 및 장치
2020-11-09
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen |
LaneFusion: 3D Object Detection with Rasterized Lane Map
IEEE | 2022
|DEEP LEARNING-BASED VEHICLE TRAJECTORY PREDICTION DEVICE AND METHOD THEREFOR
Europäisches Patentamt | 2023
|Vehicle Lane-Changes Trajectory Prediction Model Considering External Parameters
BASE | 2021
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