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장하린 (국민대학교) 조주연 (국민대학교) 허세종 (현대자동차) 강연식 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
839 - 847 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.10.839

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Dynamic occupancy grid map(DOGM) is a method of representing nearby objects information such as their position and speed on a grid map. This study evaluated the performance of a deep learning-based algorithm developed to detect and classify objects with free probability, velocity, and height information from a DOGM obtained using 3D lidar sensor measurements. The objects are classified into three categories: car, truck and bike. Nuscenes dataset was used to train and evaluate the developed model. The performance of the algorithm is evaluated by calculating the mean average precision(mAP) for the entire three classes, which is compared with other benchmark object detection algorithms such as BirdNet, BirdNet+ and BEV-Net.
#Autonomous driving(자율주행) #Dynamic occupancy grid map(동적 격자 지도) #Object detection(객체 인식) #Deep learning(딥러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2. 점유 격자 지도(Occupancy Grid Map)
3. 딥러닝 기법
4. DOGM 기반 객체 검출기 개발
5. DOGM 기반 객체 검출기 보완
6. 결론
References

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