http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다양한 영상 데이터 수집을 위한 3차원 공간데이터 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템 구현
주은오(Joo, Eun Oh),김동연(Kim, Dong Yeon),조병수(Cho, Byung Soo),김민수(Kim, Min Soo) 대한공간정보학회 2021 대한공간정보학회지 Vol.29 No.3
최근 실세계에서 수집되는 영상 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 자율주행 성능을 개선하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 딥러닝 모델을 생성하기 위해 요구되는 많은 양의 영상 데이터를 실제 주행환경에서 수집하는 것은 시공간적 및 비용적인 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간정보를 활용하여 실세계를 모사한 가상환경을 구축하고, 다양한 시나리오 환경에서 영상 데이터를 수집할 수 있는 자율주행 시뮬레이션 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 사용자가 원하는 가상의 주행환경 설정과 차량 수집 센서 설정 기능을 제공하여 다양한 영상 데이터 수집이 가능할 뿐만 아니라, 가상환경에서 시공간적 한계 없이 실세계에서는 수집이 어려운 영상 데이터의 수집도 가능할 것으로 기대된다. Recently, there has been so much research to improve deep learning-based autonomous driving performance using imagery data collected in the real world. However, it has spatiotemporal and cost limitations to collect a large amount of imagery data required to create a deep learning model in a real driving environment. Therefore, in this paper, we propose an autonomous driving simulation system that can virtualize the real world using 3D spatial data and can collect imagery data in various scenario environments. It is expected that it is possible for the proposed system not only to collect various kinds of imagery data using the virtual environment setting and the vehicle’s sensor setting, but also can collect imagery data that is difficult to collect in the real world without spatiotemporal limitations.