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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,133 - 1,139 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0200
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This study presents a novel framework for the extrinsic calibration of monocular camera and LiDAR with a non-overlapping field of view. The conventional non-overlapping extrinsic calibration utilizes a motion-based calibration method. However, motion-based calibration has a disadvantage in that the vehicle must be moving. In order to solve extrinsic calibration problems under such constraint configurations, the proposed solution uses external sensors that are located away from vehicle. First, the external camera and vehicle camera utilize an aruco marker. Second, the external LiDAR and vehicle LiDAR utilize a scan matching method. In this study, a Gazebo simulator was utilized to show the accuracy of the proposed method. The external LiDAR used Velodyne HDL 64ch, the vehicle LiDAR used Puck 16ch, and the camera used the Blackfly color sensor from FLIR.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 외부 캘리브레이션 관련 연구
Ⅲ. 표기법과 Non-overlapping 외부 교정 방법
Ⅳ. 실험환경 및 시나리오
Ⅴ. 성능비교
Ⅵ. 결론
Ⅶ. 향후과제
REFERENCES
참고문헌 (14)
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A. J. Sathyamoorthy J. Liang, U. Patel, T. Guan, R. Chandra, and D. Manocha, “Densecavoid: Real-time navigation in dense crowds using anticipatory behaviors,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 11345-11352, May 2020.
S. Kuutti, S. Fallash, K. Katsaros, M. Dianati, F. Mccullough, and A. Mouzakitis, “A survey of state-of-the-art localization techniques and their potentials for autonomous vehicle applications,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 2, pp. 829-846, Apr. 2018.
S. Kim, J. Ha, and K. Jo, “Semantic point cloud-based adaptive multiple object detection and tracking for autonomous vehicles,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 38, no. 3, pp. 1856-1874, Jun. 2022.
H. Men, B. Gebre, and K. Pochiraju, “Color point cloud registration with 4D ICP algorithm,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1511-1516, May 2011.
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