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학술대회자료
저자정보
김수연 (국민대학교) 강동완 (국민대학교) 신희석 (국민대학교) 김정하 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
542 - 545 (4page)

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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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In this paper, we propose LiDAR based localization system for autonomous vehicles using point cloud map with noise removed. Previously, GNSS and INS were used to localize autonomous vehicles. However, GNSS, which operates based on satellite signals, has a disadvantage of significantly reducing accuracy in shaded areas. LiDAR-based localization technology can overcome these shortcomings. In this paper, we use voxel grid filter to down-sampling data acquired through LiDAR, and use NDT algorithm to matching with point cloud map. By using this system, it is possible to know the location information of the autonomous vehicles. We tested the system in an actual urban area to verify its performance and showed a high level of accuracy.
#Autonomous Vehicle(자율 주행 자동차) #Normal Distribution Transform(정규 분포 변환) #LiDAR(라이다) #Map Matching(맵 매칭) #Localization(위치 인식)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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