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저자정보
김민정 (한양대학교) 최승원 (한양대학교) 허건수 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
488 - 492 (5page)

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To perform stable autonomous driving, it is essential to understand the dynamic environment through sensors. Sensors for object detection include cameras, lidars, and radar sensors. Especially, lidars can obtain relatively accurate three-dimensional point cloud data by measuring the time reflected on objects after shooting laser pulses. In addition, as the interval between pulses increases, the detection performance of distant objects decreases, high-channel lidar is necessary to determine the shape of the distant object. However there is a problem that the more channels Lidar has, the more it costs. Therefore, research is actively underway to convert low-channel lidars into images and super-resolution them into high-channel lidars. In this paper, we present a method for converting low-channel lidar point clouds to high-channel lidar point clouds using multiscale adversarial generative neural networks (GANs). We project a 16-channel point cloud into a panoramic image, and then train the network to generate 64-channel point cloud by putting it as an input value into a neural network. The proposed algorithm has been verified using Carla simulation set.
#Super-Resolution(고해상화) #Multi-Scale(멀티 스케일) #GAN(적대적 생성 신경망) #LiDAR(라이다) #Panoramic Image (파노라마 이미지)

목차

Abstract
1. 서론
2. 라이다 이미지 변환
3. 네트워크 구조
4. 실험 결과
5. 결론
References

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