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저자정보
전진환 (한국과학기술원) 황윤진 (한국과학기술원) 최세범 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
970 - 977 (8page)

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Recent explosive interests in autonomous driving have led to the development of various background technologies. Among them, vehicle localization and pose estimation are needed directly or can be used for advanced applications, which is why these topics have been consistently studied from the past. Although a lot of research have been done in this field, most of the studies assumed ideal driving scenarios where all sensor data are available throughout the experiment. However, this is not the case for general driving, where sensor signals can be degraded or even be lost for extreme cases. Thus, this study presents a novel sensor fusion framework to enhance vehicle motion reconstruction, even for challenging scenarios. Other than conventional INS and GNSS, learning-based lane detection system is added to the sensor configuration to enhance estimation accuracy. Robustness and performance of proposed sensor fusion framework was verified through the comparison with State-of-the-Art visual odometry algorithms, by testing on real vehicle driving dataset.
#Autonomous Driving(자율주행) #Multi-Modal Sensor Fusion(멀티모달 센서퓨전) #INS #GNSS #Nonlinear Least Squares Optimization(비선형 최소제급 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 멀티모달 센서퓨전 기반 차량 주행 복원
3. 데이터 기반 검증
4. 결론
5. 부록
References

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