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저자정보
임현빈 (경북IT융합산업기술원) 김응수 (고영테크놀로지) 이덕만 (경북대학교) 김희수 (경북대학교) 박순용 (경북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
356 - 363 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0005

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

가중 메디안 필터를 이용한 16채널 라이다의 깊이정보 업샘플링
임현빈 ,  김응수 ,  이덕만 외 2명 제어로봇시스템학회 논문지 2021.05 학술저널

2020

깊이 정보의 가중 메디안 필터를 이용한 벨로다인 라이다 업샘플링
임현빈 컴퓨터학부 2020.01 학위논문

2019

깊이 정보의 가중 메디안 필터를 이용한 벨로다인 라이다 업샘플링
임현빈 ,  김응수 ,  박순용 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Three-dimensional (3D) LiDAR is widely used because it can accurately measure 360° 3D depth. One of the most widely used sensors to this end is VLP-16, a 16-channel LiDAR manufactured by Velodyne. This 16-channel LiDAR provides dense 3D depth data in the horizontal direction. However, in the vertical direction, it provides only sparse depth data owing to the LiDAR architecture. We propose an upsampling method to obtain a dense 3D depth map from a 16-channel LiDAR by applying an edge-aware filter to the LiDAR data. A camera- LiDAR sensor system composed of a 16-channel LiDAR and six vision cameras is used for this purpose. First, the LiDAR depth data are projected onto the camera image coordinates to generate a 2.5D depth map. Next, bilinear interpolation and a weighted median filter are applied to upsample the original depth map. Compared with the original LiDAR data, we can generate an extremely dense depth map by using the proposed method. The results of quantitative analysis show that the proposed method can dramatically increase the number of 3D depth points and reduce the depth reconstruction error.
#LiDAR #upsampling #weighted median filter #depth map #robot vision

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
S. Wirges, B. Roxin, E. Rehder, T. Kühner, and M. Lauer, “Guided depth upsampling for precise mapping of urban environments,” 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 1140-1145, 2017. google schola J. Mao, X. Wang, and H. Li, “Interpolated convolutional networks for 3d point cloud understanding,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 1578-1587, 2019. google schola J.-S. Lee, C. Ryu, and H. Kim, “Real-time Object Detection based on fusion of vision and point-cloud interpolated LiDAR,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 469-478, 2020. google schola Z. Ma, K. He, Y. Wei, J. Sun, and E. Wu, “Constant time weighted median filtering for stereo matching and beyond,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision. pp. 49-56, 2013. google schola Z. Pusztai and L. Hajder, “Accurate calibration of LiDARCamera systems using ordinary boxes,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, Venice, Italy, pp. 394-402, 2017. google schola

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