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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김병훈 (딥링크(DeepLink)) 박은성 (건설기계부품연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2024 제39회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2024.7
수록면
627 - 631 (5page)

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With the advancement of machine learning and robotic systems, the recognition and classification of human forms using various sensor data has become a critical research field. Particularly, 2D LiDAR technology, known for its cost-efficiency and wide-ranging detection capabilities, is utilized across diverse applications including personal and industrial robots, and autonomous vehicles. This study developed and validated a method for extracting geometric features from 2D LiDAR data to enhance human shape classification accuracy when applied to various machine learning models. Geometric features such as area, perimeter, and centroid significantly improved accuracy, precision, recall, and F1 scores compared to models without these features. This research advances human shape recognition technology using 2D LiDAR and evaluates its real-world applicability.

목차

Abstract
1. 서론
2. 라이다(LiDAR) 기술
3. ROS(Robot Operating System)의 활용
4. 연구 방법론
5. 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌

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