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학술대회자료
저자정보
신용호 (네이버랩스) 민재식 (네이버랩스)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
1,424 - 1,429 (6page)

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실외 주행 환경에 대한 깊이 정보를 획득하기 위하여, 라이다(Lidar) 센서와 스테레오 카메라는 보편적으로 사용된다. 라이다 센서에 의한 깊이 정보는 소수의 포인트에 대하여 정교한 값을 제공하며, 스테레오 카메라를 이용한 방법은 다수의 포인트에 대하여 상대적으로 부정확한 깊이 정보를 제공할 수 있다는 특징을 가진다. 본 논문에서는 이 같은 두 종류의 센서로부터 획득되는 정보를 융합함으로써 많은 수의 포인트에 대한 정교한 깊이 정보를 획득할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째로, 라이다 센서로부터 획득된 점군(Point cloud)을 기반으로 3차원 변이 지도를 생성한다. 두 번째로, 앞 단계에서 획득 된 3차원 변이 지도를 바탕으로 픽셀 단위 비용을 정의하고, 비 정방 윈도우를 이용한 스테레오 정합을 수행한다. 제안하는 방법은 KITTI 데이터 셋을 통한 정량 및 정성적인 분석을 통하여 성능 개선을 확인하였다.
#Autonomous vehicle (자율 차량) #Sensor fusion (센서 융합) #Lidar sensor (라이다 센서) #Stereo camera (스테레오 카메라) #Stereo matching (스테레오 정합)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References

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