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김영주 (연세대학교) 장원제 (연세대학교) 이건용 (현대모비스) 장형준 (현대모비스) 김은태 (연세대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
417 - 420 (4page)

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자율주행 레벨 3단계 이상의 기술 달성을 위해, 다양한 센서를 사용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그중에서, 라이다(LiDAR) 센서는 비교적 최근에 사용되고 있으며 이상적인 환경에서 주로 연구가 진행되었다. 하지만 실제 차량에 장착되어 양산되기 위해서는 다양한 환경에서 발생할 수 있는 모든 악조건 상황에 관해서도 충분한 연구와 실험 그리고 검증이 필요하다. 본 연구에서는 악천 후 상황이 라이다 센서에 미치는 영향에 대해서 두가지 데이터셋을 구성하여 분석한다. 비, 안개, 눈 등은 센서 근처에서 많은 노이즈(Noise) 포인트들을 발생시키고 이로 인해 검출 거리가 감소하게 되거나 인식해야 할 물체(Object)에 찍히는 포인트의 수가 줄어든다. 이러한 현상에 대한 검증없이, 이상적인 상황에서만 검증된 기존의 군집화, 인지 혹은 추적 알고리즘을 적용하였을경우, 거짓 양성(False Positive)과 미인지로 인한 로직의 성능저하 및 신뢰도에 문제가 발생할 수 있다.
#LiDAR(라이다) #3D Point Cloud(3D 포인트 클라우드) #Adverse Weather(악천후) #Noise(노이즈)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Vehicle and Sensors
3. Data Analysis
4. Conclusion
Reference

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