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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이아영 (서울대학교) 이호준 (서울대학교) 이경수 (서울대학교)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제14권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
20 - 25 (6page)

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This paper represents an adaptive Region of Interest (ROI) decision for real-time performance in an autonomous driving perception module. Since the whole automated driving system consists of numerous modules and subdivisions of module occur, it is necessary to consider the characteristics, complexity, and limitations of each module. Furthermore, Light Detection And Ranging (Lidar) sensors require a considerable amount of time. In view of these limitations, division of submodule is inevitable to represent high real-time performance for stable system. This paper proposes ROI to reduce the number of data respect to computation time. ROI is set by a road’s design speed and the corresponding ROI is applied differently to each vehicle considering its speed. The simulation model is constructed by ROS, and overall data analysis is conducted by Matlab. The algorithm is validated using real-time driving data in urban environment, and the result shows that ROI provides low computational costs.
#Autonomous Driving(자율주행) #ROI(관심영역) #Point Cloud Processing(점군집 데이터 처리) #Lidar Processing(라이다 처리) #Real-time Performance(실시간 성능)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 자율주행 차량의 구성
3. 적응형 관심 영역 설계
4. 적응형 관심 영역 구현 및 성능 개선 결과
5. 결론
참고문헌

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