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강호선 (부산대학교) 옥용진 (부산대학교) 이장명 (부산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
37 - 43 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.20.0126

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In this paper, we proposed an estimation algorithm of the relative velocity between two driving vehicles based on CNN(Convolutional Neural Network), as the perception of the surrounding environment around an autonomous car, such as distance and speed of other vehicles, is important. The proposed algorithm estimated the velocity of a target vehicle by using a stereo camera without any other sensors. A stereo camera is a sensor that acquires simultaneously RGB images and depth maps, and it is widely used for autonomous vehicles to obtain various information. The developed CNN-based semantic segmentation model with high speed and accuracy was used to recognize the target vehicle, detecting the shape of the target object and omitting background information around it. Due to this effect, the distance between the autonomous vehicle and target vehicle is more accurately estimated. The relative speed between each vehicle was estimated using the distance and time difference between frames. The performance of the proposed algorithm was compared with conventional methods and it was confirmed that the speed of the target vehicle was more accurately estimated using only the stereo camera.
#mobile robot #deep learning #object detection #convolutional neural network #self-driving vehicle

목차

Abstract
I. 서론
II. Semantic segmentation 기반의 차량 인식 알고리즘
III. 두 차량 간 거리 및 상대 속도 추정 알고리즘
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
M.-H. Song and D.-H. Shin, “A study on vehicle ego-motion estimation by optimizing a vehicle platform,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 9, pp. 818-826, Sep. 2015. google schola M.-J. Kim, H.-S. Shin, and J.-H. Kim, “The Perception System based on LIDAR Sensor for Auto Valet Parking Systems,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 7, pp. 617-624, Jul. 2019. google schola M.-G. Kim, S.-H. Bae, and H.-I. Kim, “Real-time 3D LiDAR object detection in autonomous vehicle systems using cluster-based candidates and deep learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 9, pp. 795-801, Sep. 2019 google schola R. P. Poudel, S. Liwicki, and R. Cipolla, “Fast-scnn: fast semantic segmentation network,” arXiv: 1902.04502, Feb. 2019. google schola M. Cordts, M. Omran, S. Ramos, T. Rehfeld, M. Enzweiler, R. Benenson, U. Franke, S. Roth, and B. Schiele, “The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3213-3223, Apr. 2016. google schola

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