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오인혁 (한양대학교) 서주원 (한양대학교) 김진성 (한양대학교) 김견지 (현대자동차) 이상원 (현대자동차) 옥성석 (현대자동차) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
1,147 - 1,153 (7page)

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This paper proposes a method for detecting and tracking objects by fusing LiDAR and Radar sensors for automatic parking systems(APS). The point cloud of the LiDAR sensor creates an Occupancy Grid Map (OGM) and uses it as an input to the detection network. Subsequently, the object is tracked using the Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter (IMM-EKF) by fusing the network output with the point cloud of the Radar sensor. Furthermore, we propose an object tracking method with probabilities based on the reliability of LiDAR and Radar sensors. The proposed method can be used to fuse sensors efficiently without complex algorithms, and experimental results show that the proposed method tracks objects in parking situations. We show the results on the performance of IMM-EKF and the probability according to the reliability of the sensor.
#Automated Parking System #Object Detection #Object Tracking #Interacting Multiple Model Filter #Sensor Fusion

목차

Abstract
1. 서론
2. LiDAR와 Radar 데이터 융합 및 추적
3. 실험 결과
4. 결론
References

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