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한동운 (순천향대학교) 배승환 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 진성윤 (ADASONE)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
497 - 502 (6page)

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In recent years, research on autonomous driving technology has become active, and cognitive technology that plays the role of eyes in autonomous driving systems is becoming increasingly important. LiDAR sensor, one of the sensors responsible for perception, is emerging as a key sensor in autonomous driving because it is relatively insensitive to surrounding environments such as weather and backlighting compared to other sensors such as camera sensors. However, the lidar sensor has a limitation that a blind spot occurs according to the position of an obstacle. Therefore, in this study, we propose a port environment object tracking algorithm that minimizes the blind spot of the lidar using multiple lidar sensors. In this study, calibration between Lidar sensors is applied to use two 16 channel Lidars, and through this, the blind spot that can occur when only a single Lidar is used is minimized. In addition, the calibrated Lidar detects and tracks obstacles in the port environment using various methods such as ROI, projection, and clustering. In addition, since the data received from the sensor has a high probability that noise is mixed, noise compensation is required for the data. In this study, Kalman Filter is used to correct the noise generated by the sensor.
#Lidar Sensor(라이다 센서) #Multi-Lidar(다중 라이다) #Kalman-Filter(칼만 필터) #Object Tracking(객체 추적)

목차

Abstract
1. 서론
2. Multi Lidar Calibration
3. Object Tracking Algorithm
4. Detection
5. Tracking
6. 알고리즘 실행 및 결과
7. 실험 환경
8. 결론
References

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