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저자정보
사의환 (한국자동차연구원) 최민경 (한국자동차연구원) 최경수 (한국자동차연구원) 김성진 (한국자동차연구원) 이정욱 (한국자동차연구원) 최동걸 (한밭대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
900 - 907 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.1.900

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자율주행 차량, 드론, 무인 로봇 등과 같은 모빌리티 환경에서 가장 필수적으로 요구되는 기술은 음영 지역에서 정밀하고 끊김이 없는 실시간 위치정보를 받는 기술이라 할 수 있다. 특히, GNSS 환경에서 더 정밀한 위치정보를 제공하기 위해 보정 정보를 추가하거나, GNSS 음영 지역인 터널/지하차도, 실내 환경에서 비전 센서와 무선 통신을 이용한 측위 방법을 상호 연계하여 지속적인 위치정보를 받기 위한 여러 기술이 포함된 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 GNSS 수신 불가 지역에서의 자차 측위를 위해 정밀도로 지도 내 객체를 활용하여 비전 센서로 인식하고, 거리 정보를 추출하여 도로 내 시설물의 절대 위치로부터 자차의 절대 위치를 산출하는 방식을 사용한다. 이를 위해 2D/3D 비전 센서를 이용한 객체 인식 모델에 관한 연구가 많이 진행되었고 실제 AI 학습 성능을 나타내는 지표인 IoU, mAP 등이 있지만 실제 고속 차량에 적용한 성능과 보완점에 관한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 차량에 장착된 다중 센서(관성항법시스템, 카메라, 라이다 등)를 통해 정밀도로 지도 내 속성으로 존재하는 시설물을 차량으로 대체하고 인지하여 추출한 자차 측위 결과에 대해 성능을 분석하여 AI 학습 알고리즘과 성능 목표에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
#Object Detection #Autonomous Vehicle #HD-map #Vehicle Positioning #Performance Verification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본 연구의 선행 연구 및 원리
3. 센서 데이터 수집 시스템
4. 객체 인지 모델을 이용한 측위
5. 측위 검증 방법
6. 결론
References

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