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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 340 - 348 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0007
이용수
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Object detection, which is essential for configuring autonomous driving, generally includes 2D, bird’s eye view (BEV), and 3D detection. Among these detection methods, 3D object detection is becoming more active to be compatible with real environments. However, most of the currently released deep learning networks for 3D object detection have been developed using the KITTI dataset, which is labeled only for objects in the front camera angle. To solve this problem, this paper presents a method of 3D object detection using a point cloud dataset collected by a 128-channel LiDAR sensor installed on a vehicle for driving data collection and labeled on objects of 360 degrees. The proposed method based on PointPillars, which currently boasts the highest speed, is designed to be trained on groups of related features and uses self-ensembling in SE-SSD, which shows the best accuracy on the KITTI dataset. This deep learning model demonstrates better accuracy for R40 evaluation indicators than other deep learning networks, and the practicality of the model is validated by verifying the performance of an actual autonomous vehicle.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 데이터셋 구축
IV. 3D 물체 감지 모델
V. 실험 및 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
K. S. Han, “Optimized speed and gearshift trajectories planning for autonomous electric vehicles,” Transaction of the Korean Society of Automotive Engineers, vol. 28, no. 10, pp. 669-676, Oct. 2020.
H. Y. Kim, S. W. Choi, and K. S. Huh, “Probabilistic vehicle trajectory prediction considering inter-vehicle interaction based on multi-head attention architecture,” Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, vol. 28, no. 9, pp. 645-652, Aug. 2020.
S. W. Hong, D. H. Lee, C. W. Ryu, and H. I. Kim, “Obstacle recognition and distance estimation near a vehicle door based on depth and amplitude images,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 6, pp. 435-442, Jun. 2021.
S. H. Bae, H. J. Han, and H. I. Kim, “μ-Lanelet graph for precise global path planning of robo-taxi,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 11, pp. 925-932, Nov. 2021.
D. H. Park and H. I. Kim, “Improved object recognition using multi-view camera for ADAS,” Journal of Broadcast Engineering, vol. 24, no. 4, pp. 573-579, Jul. 2019.
H. Y. Kim, S. W. Choi, and K. S. Huh, “Probabilistic vehicle trajectory prediction considering inter-vehicle interaction based on multi-head attention architecture,” Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, vol. 28, no. 9, pp. 645-652, Aug. 2020.
S. W. Hong, D. H. Lee, C. W. Ryu, and H. I. Kim, “Obstacle recognition and distance estimation near a vehicle door based on depth and amplitude images,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 6, pp. 435-442, Jun. 2021.
S. H. Bae, H. J. Han, and H. I. Kim, “μ-Lanelet graph for precise global path planning of robo-taxi,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 11, pp. 925-932, Nov. 2021.
D. H. Park and H. I. Kim, “Improved object recognition using multi-view camera for ADAS,” Journal of Broadcast Engineering, vol. 24, no. 4, pp. 573-579, Jul. 2019.
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