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자율주행 차량의 카메라와 라이다 센서 캘리브레이션 기법 연구
이종서(Jongseo Lee),빈죤(Vinjohn V Chirakkal),정지민(Jimin Jeong),곽만기(Manki Kwak) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
최근 자율주행 차량의 인지 센서는 단일 센서가 아닌 두 개 이상의 이종 센서를 이용하고 있다. 이종 센서를 사용할 시 각 센서의 좌표계를 통합하는 캘리브레이션 기술이 중요해지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 카메라와 라이다 센서를 동시에 사용하는 자율주행 차량에서의 센서 캘리브레이션 방법을 제안한다. 이종 센서를 효과적으로 통합하기 위하여 카메라와 라이다 데이터로부터 특징점을 추출하고, 특징점 매칭을 통해 회전, 변환 행렬을 계산한다. 계산된 회전, 변환 행렬을 이용하여 실험을 통해 그 성능을 평가한다. 또한, 기존의 센서 캘리브레이션 방법에 대한 한계와 개선방안을 제시하며, 실제 자율주행 차량의 성능 향상에 기여할 수 있는 연구를 제안한다.
국내 도로 환경에서의 자율주행을 위한 객체 검출 알고리즘 평가 및 검증 플랫폼 개발
이종서(Jongseo Lee),권병헌(Byeongheon Kwon),최은재(Eunjae Choi),빈죤(Vinjohn Chirakkal),신유영(Yuyeong Shin),송영기(Younggi Song) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2020 No.7
최근 자율주행을 위하여 인지 센서를 이용한 객체 검출 연구가 활발히 진행되는 반면에 이를 검증할 수 있는 플랫폼이 부족하다. 국외의 공개 데이터세트(KITTI, CityScapes 등)를 이용하여 인지 알고리즘을 평가할 수 있지만, 국내의 도로 상황과 다른 부분이 있어 국내 도로환경에서 자율주행을 검증하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 도로 환경에서의 자율주행을 위한 객체 검출 알고리즘 평가 및 검증 플랫폼을 제안한다. 데이터 취득은 자율주행 차량과 동일한 센서 구성을 한 차량으로 취득하였고 다양한 use-case에 대한 데이터를 취득하였다. 평가는 2D time-to-collision(TTC)와 mean Average Precision(mAP)를 이용하여 평가한다.