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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 747 - 754 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.10.747
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최근 자율주행차량에 관한 다양한 연구가 진행되고 있으며 특히, 인공지능 학습을 위한 GPU와 주변 하드웨어 성능 향상으로 주변 객체 검출을 통해 자율주행차량을 지원하고 있다. 객체 검출을 위한 대표적인 센서는 카메라, 라이다, 레이더가 있으며, 단일 센서의 인지 능력보다 다종 센서의 융합을 통해 검출 정확도를 높이는 것이 높은 신뢰성을 요구하는 자동차 분야에서 선호하는 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 카메라와 라이다 센서의 융합 방식을 채택했다. 인공지능 학습 성능을 높이기 위한 요인 중 이기종 센서 간 캘리브레이션과 정밀한 시각 동기화 방식을 통한 객체 검출 성능 검증을 수행했다. 캘리브레이션 방식은 크게 체커보드 기반, 비 목표물 기반, 딥러닝 기반으로 구성되어 있고, 그 중 Zhang’s method 기반 캘리브레이션을 진행하였으며 회전 오차: 0.80°, 이동 오차: 0.02m, 재투영 오차: 7.63 픽셀의 결과를 도출했다. 다종 센서의 시각 동기화는 트리거 신호의 주기와 근적외선 카메라를 통해 확인하였고, 차량의 속도별 투영 이미지를 이용하여 정성적인 성능을 검증했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구의 선행 연구 및 원리
3. 카메라-라이다 캘리브레이션
4. 카메라-라이다 시각 동기화
5. 센서 데이터 구축 시스템 검증
6. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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