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심성대 (국방과학연구소) 민지홍 (국방과학연구소) 안성용 (국방과학연구소) 이종우 (국방과학연구소) 이정석 (국방과학연구소) 배광탁 (국방과학연구소) 김병준 (국방과학연구소) 서준원 (국방과학연구소) 최덕선 (국방과학연구소)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
245 - 254 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2022.17.3.245

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Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
#Multi-Sensor #Dataset #Autonomous Driving #Calibration #Adverse Weather

목차

Abstract
1. 서론
2. 센서 데이터 획득 장치
3. 센서 데이터 구성
4. 시험결과
5. 결론
References

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