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저자정보
김형석 (영남대학교) 류철민 (영남대학교) 이민영 (한국기계연구원) 박지혁 (영남대학교)
저널정보
국방로봇학회 국방로봇학회 논문집 국방로봇학회 논문집 제4권 제2호
발행연도
2025.4
수록면
20 - 27 (8page)

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Lidar sensors are widely used in autonomous driving, drones, and smart factories for their capability to quickly detect objects at long distances and produce high-resolution images. However, their performance is significantly hindered by noisy environments, such as during snow and rain. To mitigate this issue, research has explored sensor fusion with radar and optical cameras, as well as distance-based filtering algorithms to clean Lidar point clouds. Despite these efforts, achieving real-time, noise-free point cloud data remains a challenge, often compromising accuracy. Recently, there have been various attempts to improve both speed and accuracy. Notably, studies utilizing the intensity values from Lidar sensors, as opposed to traditional distance-based methods, have shown promising results. Nonetheless, these methods face a speed reduction problem because they cannot adjust threshold values dynamically in response to varying snow intensity. Therefore, this study proposes a fast and accurate noise removal filter by predicting the threshold through regression based on fluctuating snow intensity values. When evaluated by distinguishing between snowy and non-snowy areas, the proposed model demonstrated significant improvements in both speed and accuracy over existing methods.
#LiDAR(라이다) #real-time snow removal(실시간 노이즈 제거) #autonomous driving(자율주행) #sensor algorithm(센서 알고리즘) #adverse weather(악천후) #intensity(강도)

목차

1. 서론
2. 빛의 강도를 사용한 잡음 제거 모델
3. 실험
4. 결론
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