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저자정보
이은호 (서울대학교) 정민우 (서울대학교) 김종호 (서울대학교) 이경수 (서울대학교) 김아영 (서울대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
106 - 116 (11page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.1.106

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Ensuring robust 3D object detection is a core challenge for autonomous driving systems operating in urban environments. To tackle this issue, various 3D representation, including point cloud, voxels, and pillars, have been widely adopted, making use of LiDAR, Camera, and Radar sensors. These representations improved 3D object detection performance, but real-world urban scenarios with unexpected situations can still lead to numerous false positives, posing a challenge for robust 3D models. This paper presents a post-processing algorithm that dynamically adjusts object detection thresholds based on the distance from the ego-vehicle. While conventional perception algorithms typically employ a single threshold in post-processing, 3D models perform well in detecting nearby objects but may exhibit suboptimal performance for distant ones. The proposed algorithm tackles this issue by employing adaptive thresholds based on the distance from the ego-vehicle, minimizing false negatives and reducing false positives in the 3D model. The results show performance enhancements in the 3D model across a range of scenarios, encompassing not only typical urban road conditions but also scenarios involving adverse weather conditions.
#3D Object Detection #Adaptive Thresholding #Autonomous Driving

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 연구 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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