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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 810 - 816 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0104
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This study proposes a low-cost camera and LiDAR sensor fusion method to improve object recognition and estimation performance in autonomous and robot systems. We first calibrate the camera and LiDAR sensor to implement the proposed method. Then, data association is performed between the bounding box data of the object identified through the YOLOv3 algorithm from the camera sensor and the LiDAR sensor data. Afterward, a Kalman filter considering sensor characteristics is applied to improve object recognition and estimation accuracy. The usefulness of the proposed method was validated through scenario-based experiments. Experimental results revealed that the proposed sensor fusion method improved object recognition and estimation accuracy, compared to methods using single sensors.
목차
Abstract
I. 서론
II. 문제 설명
III. 센서 보정 및 객체 감지
IV. 센서 융합 및 필터링
V. 실험 테스트
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
E. Marti, M. A. De Miguel, F. Garcia, and J. Perez, “A review of sensor technologies for perception in automated driving,” IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 11, no. 4, pp. 94-108, Nov. 2019.
H. H. Ha and H. B. Lee, “Learning-based collision probability prediction and obstacle avoidance for a mobile robot using a depth image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 6, pp. 608-614, 2022.
T. H. Kim, J. W. Lee, and H. C. Moon, “Development of avoidance and global path returning algorithm using real-time object coordinate generation,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 12, pp. 994-1001, 2023.
W. Y. Choi, S. H. Lee, and C. C. Chung, “On-road object collision point estimation by radar sensor data fusion,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 9, pp. 14753-14763, Sep. 2021.
S. Y. Chen, “Kalman filter for robot vision: a survey,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 59, no. 11, pp. 4409-4420, Nov. 2011.
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