객체 검출 향상을 위한 카메라와 라이다의 Late Sensor Fusion

초록

본 논문은 Advanced Driver Assistance System(ADAS)을 위해 사용하는 다양한 센서에서 각각 검출된 물 체를 융합하여 각 센서의 미검출률을 줄이는 것을 목적으로 한다. 센서는 주변 환경에 따른 성능이 다 르므로 각 센서의 성능을 올리기 위하여 두 개의 센서를 융합하였다. 카메라의 객체 검출은 딥러닝을 이용하였고, 라이다의 객체 검출은 유클리디안 군집화 기반 객체 검출을 하였다. 카메라를 이용하여 검 출된 객체의 실거리 추정은 perspective transform matrix를 이용하여 구하였다. 센서 융합은 카메라와 라 이다로부터 검출된 객체의 intersection 영역과 월드 좌표에서 원점으로부터의 거리와 각도 속성을 이용 하여 각 센서로부터 검출된 객체를 융합하였다. 융합을 통하여 카메라 혹은 라이다만을 이용하여 검출 하는 것보다 미검출률을 줄였다.