자율주행 차량 물체 식별 정확도를 위한 이웃 반사 강도 기반 라이다 점군 눈 입자 제거 필터

권준; 배석주

doi:10.33162/JAR.2023.12.23.4.391

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저자정보: 권준 (한양대학교) 배석주 (한양대학교)

저널정보: 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제23권 제4호

발행연도: 2023.12

수록면: 391 - 399 (9page)

DOI: 10.33162/JAR.2023.12.23.4.391

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2023

자율주행 차량 물체 식별 정확도를 위한 이웃 반사 강도 기반 라이다 점군 눈 입자 제거 필터

권준 , 배석주 신뢰성응용연구 2023.12 학술저널

이웃 반사 강도 기반 라이다 점군 눈 입자 제거 필터

권준 , 배석주 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2023.06 학술대회자료

이웃 반사 강도 기반 라이다 점군 눈 입자 제거 필터

권준 산업공학과 2023.01 학위논문

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Purpose: This study focuses on developing an algorithm that can sift through noisy LiDAR data in adverse weather and filter out snow points without losing essential details. By achieving this, we can boost the reliability of autonomous navigation systems in snowy conditions.
Methods: We developed a novel filtering technique that considers the LiDAR intensity from surrounding points, not just the point of interest. We tested this method using the winter adverse driving dataset (WADS), applying our algorithm to LiDAR data distorted by snowy conditions.
Results: This study determined the efficiency of our filter based on the degree of noise it removed and the number of essential points it preserved. The results demonstrated a significant improvement in data quality while keeping the most relevant information intact.
Conclusion: The new filtering method offers a significant upgrade over previous studies on LiDAR, especially in maintaining crucial LiDAR data. This breakthrough paves the way for more dependable autonomous vehicle navigation in weather that typically disrupts sensor accuracy.

#Autonomous Driving #LiDAR Point Clouds #De-noising Filter

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