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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 89 - 96 (8page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2023.089
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Given that the majority of South Korea’s terrain is mountainous, the realization of autonomous industrial machines in off-road environments is particularly important domestically. In off-road environments, localizing the drivable area is more advantageous for generating driving paths than recognizing surrounding objects. In this study, we propose a method for estimating the drivable area among point cloud data acquired in off-road environments. Our method semantically segments the modified RELLIS-3D point cloud data into undrivable areas, drivable areas, and dynamic objects for drivable area estimation. Test results for SalsaNext trained on modified RELLIS-3D showed precision of 90.6%, recall of 91.0%, F1 score of 90.8%, and mIoU of 0.627, respectively.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 점군 데이터셋 수정
4. 학습 및 테스트
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Wakchaure, M., Patle, B. and Mahindrakar, A., 2023, Application of AI Techniques and Robotics in Agriculture: A Review, Artificial Intelligence in the Life Sciences, pp.100057, doi: 10.1016/j.ailsci.2023.100057.
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