LiDAR 기반 DOGM(Dynamic Occupancy Grid Map)을 이용한 딥러닝 기반 객체 인식 기법 개발

Q: 이 논문에서 정의한 동적격자지도(Dynamic Occupancy Grid Map)란 무엇인가?

위치 정보와 속도 정보를 포함하고 있는 지도를 의미한다. 다만, 해당 지도는 객체의 구체적인 종류를 인식하는 기능은 포함하지 않는 특성을 가진다.

Q: 동적격자지도의 출력값을 활용한 딥러닝 기반 객체 인식의 성능은 어떠한가?

연구 결과, Free Probability, Velocity, Height 정보를 SSD 모델에 입력하여 분석한 결과 전체 차량에 대해 65.1%의 mAP를 기록하였다. 특히 Car 클래스에서 74.3%로 가장 높은 인식 정확도를 나타냈다.

장하린; 조주연; 허세종; 강연식

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장하린 (국민대학교) 조주연 (국민대학교) 허세종 (현대자동차) 강연식 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회

발행연도: 2022.6

수록면: 1,035 - 1,036 (2page)

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인간의 개입 없이 스스로 움직이는 자율주행 차량을 개발하고자 많은 기업이 노력하고 있다. 완전 자율 주행이 상용화된다면 교통사고 감소, 긴급 상황에서 운전자의 안전 등의 이점이 있다. 자율주행이 가능 기 위해서는 객체를 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 기존의 동적격자지도(Dynamic Occupancy Grid Map)는 위치 정보와 속도 정보를 포함하고 있지만 객체의 종류를 인식할 수는 없었다. 따라서 본 연구에서는 동적격자지도의 출력값인 Free Probability, Velocity, Height 정보를 이용하여 딥러닝 기반 알고리즘을 개 발 여 물체의 종류를 인식하고 클래스별로 검출하고자 한다. 검출하고자 하는 클래스는 Car, Truck, Bike 로 총 3가지로 구분하였다. 라이다는 쏘아진 펄스 레이저 신호가 주변의 사물과 부딪혀서 돌아오는 신호를 분석한다. 크기가 큰 객체에 대해서는 펄스 레이저 신호에 의해 기록되는 포인트 수가 많고 크기가 작은 객체에는 포인트 ... 전체 초록 보기

#자율주행(Autonomous Driving) #동적격자지도(Dynamic Occupancy Grid Map) #객체 인식(Object Detection) #딥러닝(Deep Learning) #SSD(Single Shot Detector)

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