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In this study, we propose a compensation method of raw LiDAR data with noise and noise filtering for signal processing of LiDAR sensors during the development phase. The raw LiDAR data include constant errors generated by delays in transmitting and receiving signals, which can be resolved by LiDAR signal compensation. The signal compensation consists of two stage. First one is LiDAR sensor calibration for a compensation of geometric distortion. Second is walk error compensation. LiDAR data also include fluctuation and outlier noise, the latter of which is removed by data filtering. In this study, we compensate for the fluctuation by using the Kalman filtermethod, and we remove the outlier noise by applying a Gaussian weight function.
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참고문헌 (17)
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B. Douillard / 2007 / A spatio-temporal probabilistic model for multi-sensor multi-class object recognition / Proc. 2007, IEEE/ RSJ Int. Conf. on Intell. Robot. Syst. :2402~2408
L. Spinello / 2008 / Human detection using multimodal and multidimensional features / IEEE Int. Conf. on Robot. Autom. :3264~3269
C. Premebida / 2009 / Lidar and visionbased pedestrian detection system / J. Field Robot. 26(9):696~711
P. Palojärvi / 2003 / Integrated Electronic and opto-electronic circuits and devices for pulsed time-of-flight laser range finding
A. Kilpelä / 1997 / A laser pulser for a TOF laser radar / Rev. Sci. Instrum. 68(6):2253~2258
L. Spinello / 2008 / Human detection using multimodal and multidimensional features / IEEE Int. Conf. on Robot. Autom. :3264~3269
C. Premebida / 2009 / Lidar and visionbased pedestrian detection system / J. Field Robot. 26(9):696~711
P. Palojärvi / 2003 / Integrated Electronic and opto-electronic circuits and devices for pulsed time-of-flight laser range finding
A. Kilpelä / 1997 / A laser pulser for a TOF laser radar / Rev. Sci. Instrum. 68(6):2253~2258
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