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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
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    초록·키워드

    도로 상의 자율주행 차량은 주변의 장애물이 어느 위치에 존재하는지 정확하게 인식할 필요가 있다. 보행자, 이륜차, 차량 등의 다양한 장애물 범주에서, 특히 타 차량에 대한 인식은 도로를 주행하기 위한 필수 조건이다. 따라서 자율주행 차량은 주변 환경을 감지하고, 객체를 검출하여 이를 회피하거나 정지하기 위해, 다양한 종류의 센서를 필요로 한다. 대표적으로 주변 환경의 영상 정보를 획득하기 위한 카메라, 장애물 까지의 거리 정보를 획득하기 위한 라이다, 레이다 센서 등이 있다. 장애물까지의 거리 정보를 획득하기 위해 라이다 센서가 대표적으로 사용되고 있다. 획득 가능한 거리 정보의 범위는 약 100m, 그 정확도는 ±3cm 에 달해, 다른 거리 센서에 비해 높기 때문이다. 3D 라이다 센서는 획득한 거리 정보를 포인트 클라우드 (point cloud)의 형태로 표현한다. 포인트 클라우드는 비교적 크기가 큰 차량의 형상을 두드러지게 나타낸다. 따라서 라이다 센서를 이용해 차량을 인식하는 연구가 많이 진행되었으며, 기존의 연구들은 카메라와의 융합 및 딥러닝 기법을 이용해 인식률을 향상 시키는데 초점을 맞추었다. 자율 주행을 구현하기 위한 하드웨어의 사양의 한계가 높아짐으로써 ... 전체 초록 보기
    #3D lidar sensor(3차원라이다센서) #Dense Image(밀집도영상) #Support Vector Machine(서포트벡터머신) #Vehicle Detection(차량검출) #Autonomous Vehicle(자율주행차량)

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