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자료유형
학술대회자료
저자정보
김수연 (국민대학교) 권순웅 (국민대학교) 김명준 (국민대학교) 김정하 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
502 - 506 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

자율주행 자동차를 위한 딥러닝 및 NDT 기반의 포인트 클라우드 지도 생성 및 위치 인식 알고리즘
김수연 2021.01 학위논문

2020

자율 주행 자동차를 위한 노이즈가 제거된 포인트 클라우드 지도와 LiDAR 기반 위치 인식 시스템
김수연 ,  강동완 ,  신희석 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020.11 학술대회자료
딥러닝을 활용한 NDT 기반 3D 포인트 클라우드 지도 생성 알고리즘
김수연 ,  권순웅 ,  김명준 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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High-accuracy localization is very important for safe driving of autonomous vehicles. To implement localization of autonomous vehicles GPS is usually used, but there are disadvantages that it is difficult to use in a shaded area. To overcome this problem, a lot of research has been conducted on the method using LiDAR. A representative localization method using LiDAR is a map matching algorithm. A high-accuracy point cloud map is required for map matching, and the point cloud map contains unnecessary data such as dynamic obstacles. It is necessary to remove the dynamic object of the point cloud map because it can degrade the matching performance. To date, it was manually removed by a person. In this paper, we propose an algorithm for a method of generating a point cloud map with dynamic obstacle information removed using NDT and deep learning.
#Autonomous Vehicle(자율 주행 자동차) #Point cloud Map(포인트 클라우드 지도) #Deep Learning(딥러닝) #LiDAR(라이다) #Scan Matching(스캔 정합)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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