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노치윤 (서울대학교) 정상우 (서울대학교) 김유진 (서울대학교) 이경수 (한양대학교) 김아영 (서울대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
130 - 138 (9page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.1.130

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High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.
#3D Object Detection #Moving Object Segmentation #Pointcloud #Autonomous Driving

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 동적 물체 분할을 통한 3차원 물체 heading angle 추정 성능 개선 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
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