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저자정보
Muhammad Ishfaq Hussain (광주과학기술원) Muhammad Aasim Rafique (광주과학기술원) Hyeonsoo Jang (광주과학기술원) Moongu Jeon (광주과학기술원) Daeyoung Shim (가톨릭관동대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
38 - 43 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.1.38

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Camera-Radar Extrinsic Calibration for Autonomous Driving
Muhammad Ishfaq Hussain ,  Muhammad Aasim Rafique ,  Hyeonsoo Jang 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2023.01 학술저널

2021

Camera-Radar Extrinsic Calibration for Autonomous Driving
Muhammad Ishfaq Hussain ,  Muhammad Aasim Rafique ,  Hyeonsoo Jang 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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로봇공학에서 정확한 인식은 안정적인 동작을 위해 필수적이다. 특히 자율주행은 다양한 미션 크리티컬 작업을 실시간으로 정확하게 처리해야 하는 로봇공학의 한 분야다.인간은 특정 동작을 수행하기 위해 여러개의 감각기관을 사용하는데 로봇 분야에서도 복잡한 작업은 여러 센서를 사용하는 것이 권장된다. 자동화 로봇에서 여러 센서들을 사용하면 다양한 환경 조건을 전체적으로 인식하고, 견고한 인식이 가능한 센서들로부터 얻은 다중감각 데이터를 결합하면 향상된 인식 기능을 구현할 수 있다. 그러나 이를 위해서는 센서들을 동기화해서 데이터를 수집하고, 대응하는 서로 다른 좌표계를 변환해야 하는 문제를 해결해야 한다. 변환은 센서들간의 외부 캘리브레이션을 통해 구현할 수 있다. 본 논문에서는 기존 외부 캘리브레이션 측정 기술을 검토하고, 간단하고 효율적으로 레이더와 카메라간의 외부 캘리브레이션을 수행하는 방법을 구현했다. SAE level-2 자율주행 자동차로 해당 방법을 검증했다.
#센서 캘리브레이션 #외부 및 내부 파라미터 #로봇공학 및 자동화 #인식 #sensor calibration #extrinsic #intrinsic parameter #robotics #and automation #perception

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Experimentations
4. Conclusion
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
S. Sivaraman and M. M. Trivedi, “Looking at vehicles on the road: A survey of vision-based vehicle detection, tracking, and behavior analysis,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 14, No. 4, pp. 1773-1795, 2013. google schola X. Wang, L. Xu, H. Sun, J. Xin, and N. Zheng, “Bionic Vision Inspired On-Road Obstacle Detection and Tracking using Radar and Visual Information,” in Proc. 17th (ITSC), Oct. 2014. google schola J. Oh, K.-S. Kim, M. Park, and S. Kim, “A Comparative Study on Camera-Radar Calibration Methods,” in (ICARCV), 2018. google schola C. Scholler, M. Schnettler, A. Kr ammer, G. Hinz, M. Bakovic, M. Guzet, and A. Knoll, “Targetless Rotational Auto-Calibration of Radar and Camera for Intelligent Transportation Systems,” arXiv preprint arXiv:1904.08743, 2019. google schola S. Sugimoto, H. Tateda, H. Takahashi, and M. Okutomi, “Obstacle Detection Using Millimeter-wave Radar and Its Visualization on Image Sequence,” in Proceedings of the 17th (ICPR), 2004, pp. 342-345. google schola

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