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KISDI AI Outlook

주행가능영역 판별을 위한 LiDAR 기반 의미론적 분할 연구

    • 저자김나형, 최선
    • 다운로드수34
    • 조회수100
    • 게재지KISDI AI Outlook
    • 권호2023 Vol.14
    • 페이지31-47
    • 발행일2023-09-30
    • 분류정보IT산업·시장
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    요약

    딥러닝 기술의 등장과 고차원 센서 데이터의 활용은 정확도와 속도가 핵심인 자율주행 분야를 크게 변화시켰습니다. 딥러닝은 심층 신경망을 활용한 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 차선, 장애물 등을 감지하고 주행가능영역 판별을 가능케 했습니다. 이와 더불어 LiDAR 센서로 생성된 포인트 클라우드(Point cloud)는 카메라로부터 얻은 2D 이미지를 보완하는 풍부한 3D 공간 정보를 제공함으로써 인공지능에게 더 많은 정보를 담은 데이터를 제공하였습니다. 포인트 클라우드를 사용하는 방식은 다양하지만 본문에서는 주행가능영역 판별에서 주로 사용되는 포인트 클라우드를 그대로 사용하는 방식 및 2D 이미지 형태로 변환하여 사용하는 방식을 소개하고자 합니다. 또한 포인트 클라우드를 활용한 딥러닝 기반 자율주행 주행가능영역 판별에 대한 주요 방법과 예시를 정리하며, 해당 기술이 나아가야 할 방향을 고찰하고자 합니다.

    목차

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