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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Yoon-Suk Jang (Korea University) Sang-Kyoo Park (Korea University) Myo-Taeg Lim (Korea University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
575 - 578 (4page)

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Autonomous vehicle encounters numerous difficulties which need to be solved. Precise detection and perception of surrounding obstacles are the first step required to overcome the problems. Therefore, it is important to properly fuse the sensor data. In this paper, one front camera and four corner radars are used to percept the surrounding obstacles. Two algorithms are introduced; a sensor fusion algorithm and a compensating algorithm which improve the performance of the sensor fusion algorithm. Nearest neighbor (NN) algorithm and linear Kalman filter are used for data association and tracking respectively. Moreover, the obstacles" boundary information which is given by camera and radars is used to estimate the free space. By applying Occupancy Grid Map (OGM) with boundary information, previous fused data can be compensated.
#Autonomous Vehicle #Sensor Fusion #Occupancy Grid Map

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. SENSOR FUSION ALGORITHM
4. COMPENSATION ALGORITHM
5. EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSION
REFERENCES

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