자율주행을 위한 Monocular Depth Estimation에 관한 연구

유지상; 전우민; 이성진

doi:10.7840/kics.2023.48.12.1623

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유지상 (동서울대학교) 전우민 (동서울대학교) 이성진 (동서울대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제12호

발행연도: 2023.12

수록면: 1,623 - 1,632 (10page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.12.1623

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자율주행을 위해서는 주변상황을 정확히 인지하기 위해 다양한 센서들, 즉 카메라, 라이다, 레이다 등으로부터 정보를 획득하여 객체인식, 주행영역 인식, 차선인식, 거리예측 등의 상황인지 작업들을 수행해야 한다. 하지만, 이런 여러 센서들로부터의 상황인지 연산은 상당한 고비용, 고연산 및 고지연을 요구하며 이는 실시간으로 엣지컴퓨팅을 수행해야 하는 자율주행 시스템에서 현실적 구현의 어려움을 촉발한다. 이에 특히 3차원의 방대한 포인트 클라우드 데이터를 지니는 라이다 혹은 레이다 센서를 사용하지 않고 카메라 만을 사용하여 상황인지를 수행하는 연구가 주요하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 하나의 카메라 만을 이용하여 주변 상황의 3차원 정보를 얻어내는 MDE (Monocular Depth Estimation) 방식의 성능 최적화 방안에 대해 연구하였다. 특히 고전적 데이터 증식 방식과 제안하는 합성기반 데이터 증식 방식들을 사용하여 정확도를 올리는 방식에 대해 알아보았다. 실험 결과 제안하는 데이터 증식 방식과 최적 손실함수를 사용하였을 경우 REL를 약 3.9% 줄일 수 있었다.

#자율주행 #단안 깊이 예측 #딥러닝 #데이터 증강 #Autonomous Driving #Monocular Depth Estimation #Deep Learning #Data Augmentation

참고문헌 (38)

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S. Grigorescu, B. Trasnea, T. Cocias, and G. Macesanu, “A survey of deep learning techniques for autonomous driving,” J. Field Robotics, vol. 37, no. 3, pp. 362-386, 2020. (https://doi.org/10.1002/rob.21918)

A. I. Károly, P. Galambos, J. Kuti, and I. J. Rudas, “Deep learning in robotics: Survey on model structures and training strategies,” IEEE Trans. Syst., Man, and Cybernetics: Syst., vol. 51, no. 1, pp. 266-279, 2020. (https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.301

A. Bhoi, Monocular depth estimation: A survey, Jan., 27, 2019, from arXiv: 1901.09402, 2019. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.09402)

A. Masoumian, H. A. Rashwan, J. Cristiano, M. S. Asif, and D. Puig, “Monocular depth estimation using deep learning: A review,” Sensors, vol. 22, no. 14, 5353, 2022. (https://doi.org/10.3390/s22145353)

R. Xiaogang, Y. Wenjing, H. Jing, G. Peiyuan, and G. Wei, “Monocular depth estimation based on deep learning: A survey,” in IEEE 2020 Chin. Automat. Congress (CAC), pp. 2436-2440, Nov. 2020. (https://doi.org/10.1109/CAC51589.2020.9327548)

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