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저자정보
봉은정 (충북대학교) 최연호 (충북대학교) 안광림 (충북대학교) 기석철 (충북대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제33권 제4호
발행연도
2025.4
수록면
303 - 312 (10page)
DOI
10.7467/KSAE.2025.33.4.303

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Autonomous driving technology has made significant advancements in recent years, and various autonomous racing competitions have influenced the development of autonomous driving technologies in universities and research institutions. However, in the extreme environment of high-speed racing, implementing a reliable autonomous driving system remains a challenging task. This paper proposes a Camera-LIDAR sensor fusion algorithm to improve object detection performance in high-speed and bank-road environments, and achieve processing speeds of 10 Hz by participating in the 2024 College Student Autonomous Driving Competition. The proposed algorithm improves the calibration accuracy between the camera and LIDAR through internal, external, and temporal calibration. The 2D object detection algorithm utilizes YOLOv5, while the 3D object detection algorithm utilizes PointPillars. The 2D and 3D object detection results are fused, based on late fusion. The proposed algorithm was tested in the KIAPI proving ground environment, and it performed reasonably.
#Autonomous driving(자율주행) #Sensor fusion(센서 퓨전) #2D object detection(2D 객체 검출) #3D object detection(3D 객체 검출) #Sensor calibration(센서 캘리브레이션) #Racing competition(레이싱 대회)

목차

Abstract
1. 서론
2. 센서 캘리브레이션
3. 객체 인지 알고리즘
4. 실험 환경
5. 성능 평가
6. 결론
References

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