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백수진 (동아대학교) 김아현 (동아대학교) 최영림 (동아대학교) 하상준 (경북대학교) 김종욱 (동아대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
500 - 506 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.6.500

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본 논문에서는 도로를 주행하는 자동차를 추적하기 위한 실시간 객체 추적 시스템 개발을 소개한다. 본 시스템은 객체의 기하학적, 위치 정보를 얻을 수 있는 LiDAR 센서와 물체의 종류를 인식할 수 있는 카메라 센서 정보를 융합하여 높은 수준의 물체 위치 정보를 얻는다. LiDAR 포인트 클라우드 클러스터링 연산은 ROS(Robot Operating System) 기반의 Autoware를 이용해 실시간으로 수행됐으며, RGB-D 카메라는 YOLOv5를 이용해 영상에서 네 가지 객체(자동차, 트럭, 야드트랙터, 사람)를 학습하고 인식하는데 활용됐다. 본 논문에서는 이러한 센서 융합을 위한 카메라 캘리브레이션이 새롭게 제안되는데, 이는 두 가지의 센서 데이터를 결합하는 데 필요하다. 객체의 위치는 이전 프레임의 클러스터 중심점과 현재 프레임의 클러스터 중심점을 칼만 필터에 의해 예측되며, 추적된 데이터 기록을 통해 이전 정보와 비교하여 객체가 동일한지 판단한다. 본 시스템은 대학 체육관 앞에서 자동차를 추적하는 실험을 통해 검증했다.
#센서융합 #객체 추적 #객체 인식 #칼만 필터 #포인트 클라우드 #Sensor fusion #Object tracking #Object recognition #YOLO #Point cloud

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 센서를 이용한 객체 인식 및 위치 인식
3. 센서융합 기반 객체 추적 시스템
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Yan Xu, Xinge Zhu, Jianping Shi, Guofeng Zhang, Hujun Bao, Hongsheng Li, “Depth Completion From Sparse LiDAR Data With Depth-Normal Constraints,” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Republic of Korea, pp. 2811-2820, Oct., 2019. google schola Jiongyi Meng, Su-il Choi, “3D Object Detection Algorithm Based on Multi Feature Fusion,” Journal of the Digital Content Society, vol. 23, no. 1, pp. 123-129, Jan., 2022. dbpia Hanhoon Park, “A Review of 3D Object Tracking Methods Using Deep Learning,” Journal of Convergence Signal Processing Society, vol. 22, no. 1, March, 2021. google schola Jongseo Lee, Mangyu Kim, Hakil Kim, “Camera and LiDAR Sensor Fusion for Improving Object Detection,” Journal of the Broadcasting Engineering Association, vol. 24, no. 4, July, 2019. dbpia Open Robotics, “ROS,” Available: https://www.ros.org, 2021, [Accessed: May 19, 2022]

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