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학술대회자료
저자정보
안찬우 (서울대학교) 박재흥 (서울대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
583 - 589 (7page)

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In this paper, we propose a Simultaeneous Localization And Mapping(SLAM) method for vertical parking scenario. Most commercial car uses ultrasonic sensor to localize vehicle’s position in parking lot. However, vehicle cannot be localized when there are not any obstacles around ego vehicle. The proposed method uses simple features from parking lines and localizes vehicle’s position without any assumption about obstacles around ego vehicle using only Around View Monitor(AVM). At first, cross point is proposed as a feature which can be used for tracking. Cross points on parking lines are detected using Deep Learning and parking lines are extracted using RANSAC and Canny Edge. Using detected cross points and parking lines, relative poses between frames are tracked using Iterative Closeset Point(ICP) and landmark based localization. Global position of detected cross point is used as landmark’s position and position of intersection from detected lines is used as local position of the corresponding cross point. Using landmark based localization, relative poses are calculated and accumulated errors are recovered. From above method, we build a 2D map which is continuously optimized. We evaluated our proposed approach on our own dataset and compared our result with LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time).
#Landmark based localization #SLAM #Deep Learning #Vertical Parking #Around View Monitor(AVM) #LOAM

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 고찰 및 결론
References

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