라이다 기반 객체 추적을 위한 실시간 통합 프레임워크

이규석; 김가나; 이재준; 김학일

doi:10.5302/J.ICROS.2025.24.0284

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이규석 (인하대학교) 김가나 (인하대학교) 이재준 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제3호

발행연도: 2025.3

수록면: 196 - 205 (10page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2025.24.0284

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This study proposes a real-time integrated framework for LiDAR-based object tracking in autonomous driving environments. Advancements in LiDAR sensors are increasing point cloud data collection, leading to a demand for reliable real-time processing methods. The proposed framework applies voxelization and ground removal techniques to reduce computational load and integrates clustering and deep learning-based object recognition to ensure stability. Combining the point cloud data from LiDAR and the IMU data corrects distortions and refines real-time object movement, enabling accurate tracking in dynamic environments. This framework supports a maximum detection range of 100 m, with a computation time of 52 ms, a positional error of 1.06 m, a heading error of 3.79°, a relative velocity error of 1.46 m/s, and an average tracking frame count of 101, thereby improving object recognition accuracy and tracking performance while fulfilling real-time processing requirements.

#LiDAR #autonomous driving #3D object detection #object tracking

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김학일

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