악천후 환경에서 3D 객체 탐지를 위한 실측 LiDAR 포인트 클라우드 상의 안개 시뮬레이션

이 연구는 안개 낀 날씨에서 LiDAR 기반 3D 객체 탐지라는 도전적인 과제를 다룬다. 이러한 환경에서 데이터를 수집하고 레이블링하는 것은 매우 시간과 인력, 비용이 많이 드는 작업이다. 본 논문에서는 청명한 날씨에서 촬영된 장면에 물리적으로 정확한 안개를 시뮬레이션함으로써 이 문제를 해결한다. 이를 통해 기존에 풍부하게 존재하는 청명한 날씨 데이터셋을 본 연구의 목적에 재활용할 수 있다. 본 연구의 기여는 두 가지이다. 첫째, 어떠한 LiDAR 데이터셋에도 적용 가능한 물리적으로 타당한 안개 시뮬레이션 방법을 개발하였다. 이는 추가적인 비용 없이 대규모의 안개 낀 데이터를 얻을 수 있게 하며, 부분적으로 합성된 이 데이터는 실제 안개 날씨 데이터에서의 3D 객체 탐지, 추적, 또는 동시 위치 추정 및 맵핑(SLAM)과 같은 다양한 인지 방법의 견고성을 향상시키는 데 활용될 수 있다. 둘째, 여러 최신 3D 객체 탐지 기법을 대상으로 실시한 광범위한 실험을 통해, 본 안개 시뮬레이션 기법이 안개가 있는 환경에서의 3D 객체 탐지 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 입증하였다. 따라서 본 연구는 'Seeing Through Fog' 데이터셋에 대해 처음으로 강력한 3D 객체 탐지 베이스라인을 제시한다. 코드는 www.trace.ethz.ch/lidar_fog_simulation 에서 공개되어 있다.