라이다 기반 객체 인식 및 센서 융합에 대한 연구

변예림; 박만복

doi:10.5573/ieie.2021.58.5.104

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자료유형: 학술저널

저자정보: 변예림 박만복 (한국교통대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제58권 제5호(통권 제522호)

발행연도: 2021.5

수록면: 104 - 111 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2021.58.5.104

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

라이다 기반 객체 인식 및 센서 융합에 대한 연구

변예림 , 박만복 전자공학회논문지 2021.05 학술저널

2020

라이다 기반 객체 인식 및 센서 융합에 대한 연구

변예림 , 박만복 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

카메라 및 레이다 기반 객체인식과 라이다 융합 인식 성능향상

변예림 , 박만복 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020.07 학술대회자료

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본 논문에서는 라이다 데이터를 군집화, 예측, 추적하여 사물을 인식하는 과정을 나타내고, 라이다 신호처리 결과와 카메라 및 레이다 총 3개의 센서를 융합하는 과정을 기술하였다. 기존 양산되고 있는 카메라, 레이다 2개의 센서를 융합한 결과와 인식 성공률을 비교하였다. 카메라, 레이다는 따로 처리하지 않고 객체의 좌표를 받아 사용하였다. 제안된 가변 gating method 적용 칼만필터 융합알고리즘의 경우 약 97.85%의 성능을 가지며 기존의 융합 방법에 비하여 3.97% 향상되었다.

#LiDAR #Clustering #Sensor Fusion #Association #GNN(Global Nearest Neighbor)

참고문헌 (7)

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Yeon-Jin Lee and Seung Woo Seo, “Performance Improvement of Pedestrian Detection using a GM-PHD Filter,” Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 52, no. 12, pp. 150-157, December 2015.

Suyeon Kim, Sunwoong Kwon, Myungjoon Kim and jungha Kim, “Vehicles Classification Strategy Based on LiDAR Using Deep Learning Algorithe,” KSAE Annual Conference Proceedings, pp. 791-794, 2019.

Soonsub Kwon and Taehyoung Park, “Channel based Network for Object Recognition of Low-Channel 3D Lidar,” Journal of Institute of Control, Robotics and System, Vol. 26, no. 7, pp. 589-595, July 2020.

N.Dalal and B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection,” Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, CA, USA, June 2005.

Jaekyum Kim and Jun Won Choi, “Robust Camera Lidar Sensor Fusion based on Deep Gated Information Fusion Network,” The Institute of Electronics and Information Engineers 2018 Autumn Conference, 1667-1669, June 2018

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변예림

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박만복

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