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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 2,902 - 2,905 (4page)
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This paper presents a method for human position estimation using 3D LiDAR point cloud data to enhance the safety and autonomy of outdoor robots. Traditional methods using 3D LiDAR data projected into cylindrical coordinates and processed with YOLO models have limitations in accuracy. Our approach directly utilizes the 3D point cloud data to improve positional accuracy. Experiments show that the model performs well in outdoor environments similar to standard datasets like KITTI, but struggles with indoor office environments due to atypical postures and occlusions. Despite the current limitations in indoor detection, the proposed model demonstrates promising results for outdoor autonomous robots, offering potential for safer humanrobot interactions.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. Experiments
4. RESULTS
5. CONCLUSION
References
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