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객체 인식 알고리즘 향상을 위한 고정물체 이동물체 구분 방법
정우재(Woojae Jeong),박만복(Manbok Park),김시한(Shihan Kim) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2018 No.11
LIDAR(Light detection and ranging)는 빛의 반사를 이용하여 LIDAR로부터 객체까지의 거리를 측정하는 장치이며, 자율주행 인식 알고리즘에서 아주 중요한 역할을 하는 센서이다. LIDAR가 부착된 자율주행차량은 운행 중에 보행자, 차량 등과 같은 중요한 객체들을 인식하며, 위 객체들을 Point Cloud 정보로 고정객체와 이동객체로 분류하는 알고리즘은 중요하다. 자기차량과 상대객체간의 상대속도 차이를 이용하여 고정, 이동객체를 구분하는 기존 방식은 상당한 오차가 존재하였다. 본 논문에서는 고정물체와 이동물체 구분의 오차를 개선하는 알고리즘을 개발하고실차 사업을 통해 검증했다.
이동물체 추적을 위한 N-R과 EKF방법의 로봇비젼제어기법
홍성문(Sung Mun Hong),장완식(Wan Shik Jang),김재명(Jae Myung Kim),정재성(Jae Sung Jung) 대한기계학회 2013 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2013 No.12
This paper is to develop the robot vision control schemes based on Newton-Raphson(N-R) and Extended Kalman filtering(EKF) methods for the rigid body placement task. The N-R vision control scheme consists of vision system model, camera parameters estimation model and robot’s joint angle estimation model. The EKF vision control scheme consists of vision system model, process model and measurement model. In the EKF, the process and the measurement models include the camera parameters estimation model and the robot’s joint angle estimation model, respectively. The vision system model includes six camera internal and external parameters. The N-R scheme is based on iterative technique. Thus, this method requires a lot of processing thime due to large amount of vision data. The EKF scheme is based on recursive technique, but it requires very accurate selection of initial values. Finally, the results of two vision control schemes are compared by performing the rigid body placement task experimentally.
[응용논문] 환경 센서 기반 고정 객체 이동 객체 구분 알고리즘 개발
이창형(Changhyung Lee),이승민(Seungmin Lee),박만복(Manbok Park) 한국자동차공학회 2019 한국 자동차공학회논문집 Vol.27 No.9
Research on the level 4 autonomous vehicle has been actively studied in various organizations. An accurate recognition of nearby objects is essential for autonomous navigation because it requires prediction of path or movement of nearby vehicles and objects. In the conventional method, there is a considerable amount of error because only the relative speed information between the vehicle and the object is used, and the error is larger in motion situations, such as the autonomous driving situation including the turning state of the vehicle. In this study, we propose a new method to classify the moving information of the object, whether it is a fixed object or a moving object.