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저자정보
이재민 (숭실대학교) 한헌수 (숭실대학교) 한영준 (숭실대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
375 - 381 (7page)

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The real-time LiDAR data-based object detection and classification algorithm for local path planning of autonomous driving is a important technology for autonomous driving. In general, the time complexity of these algorithms increases explosively as the number of LiDAR points increases. This paper proposes an algorithm for extracting dynamic point cloud data by efficiently removing static point cloud data on high Definition point map from LiDAR point cloud data received in real time. First, the proposed algorithm extracts local point cloud data from its current location from a high definition point map. At the same time, point cloud data is obtained from LiDAR sensors. Second, voxel grid filtering is applied on each of the acquired point cloud data and then a K-D tree is built. Finally, after the filtered local point map data is set to the target cloud data and the filtered LiDAR point cloud data to the input cloud data, removes static points of the input cloud data using nearest neighbor search algorithm from the target cloud data. This paper has been validated by self-driving experiments using IPG CarMaker simulator, solving the problem of recognizing frequently occurring road areas on uphill or downhill as obstacle, and effectively detecting dynamic objects that affect autonomous driving such as cars and pedestrians. It is expected that the proposed algorithm can be applied to indoor and outdoor security systems as well as autonomous vehicle, robot, and drone fields that use LiDAR.􀁇
#Localization(측위) #Nearest Neighbor Search Algorithm Of K-D tree (다차원 트리의 최근접 이웃 추출 알고리즘) #Down Sampling Using Voxel Grid Filter(다운 샘플링) #Dynamic LiDAR Data detection(동적 라이다 데이터 검출) #Local Path Planning(국부 경로 계획) #Autonomous Driving (자율주행)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본론
4. 실험 및 결과
5. 결론
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