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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최지예 (성균관대학교) 김동우 (현대모비스) 황성호 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,966 - 2,970 (5page)

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SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) is a critical technology in autonomous driving, allowing reliable position estimation and environmental perception to generate safe driving paths. However, when SLAM is applied in dynamic environments, the movement of dynamic objects can reduce its accuracy. To address this challenge, this study proposes a LiDAR and camera-based method for detecting and removing dynamic objects to improve SLAM's accuracy in such environments. The proposed approach leverages the Complex-YOLOv4 deep learning model and the SORT algorithm to implement LiDAR-based object recognition and tracking. Additionally, by fusing the perception results from both LiDAR and cameras, we introduce a method to detect and eliminate dynamic objects. The proposed method effectively removes points corresponding to dynamic objects from LiDAR data, which is expected to enhance the reliability and accuracy of SLAM in dynamic environments.
#Sensor fusion(센서 융합) #SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성) #Object detection(객체 인식) #Object tracking(객체 추적) #Dynamic data removal(동적 데이터 제거) #LiDAR preprocessing(라이다 전처리)

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 동적 객체 검출 및 제거 알고리즘
4. 결론
References

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