Cooper: 연결된 자율 주행 차량을 위한 3D 포인트 클라우드 기반 협력적 인식

자율주행 차량은 부정확한 감지와 인식으로 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 지능형 차량은 자신의 데이터를 다른 차량의 데이터와 결합하여 인식 능력을 향상시키고, 이를 통해 감지 정확도와 주행 안전성을 개선할 수 있습니다. 그러나 다중 차량 협력 인식은 실제 환경과의 통합이 필요하며, 원시 센서 데이터 교환의 트래픽은 기존 차량 네트워크의 대역폭을 초과합니다. 우리 연구팀이 아는 한, 우리는 자율주행 시스템의 감지 능력을 향상시키기 위한 원시 데이터 수준의 협력 인식에 대한 연구를 처음으로 수행하였습니다. 본 연구에서는 LiDAR 3D 포인트 클라우드를 기반으로 하여 연결된 차량에서 수집된 다양한 위치와 각도의 센서 데이터를 융합하였습니다. 또한, 정렬된 다양한 포인트 클라우드에서 작동하는 포인트 클라우드 기반 3D 객체 검출 방법을 제안하였습니다. KITTI 및 우리 자체 수집 데이터셋에서 수행한 실험 결과는 제안된 시스템이 감지 범위 확장을 통해 인식 성능을 개선하고, 검출 정확도를 향상시키며, 증강 결과를 촉진함으로써 기존 방식을 능가한다는 것을 보여주었습니다. 무엇보다도, 우리는 기존 차량 네트워크 기술을 통해 포인트 클라우드 데이터를 전송하여 협력 인식을 실현할 수 있음을 입증하였습니다.