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학술저널
저자정보
선민혁 (한국과학기술원) 백동희 (한국과학기술원) 공승현 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
635 - 647 (13page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.8.635

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Object detection is one of the most crucial functions for autonomous driving because path planning, obstacle avoidance, and numerous other functions rely on the acquired information regarding the positions of objects on the road. To enable accurate object detection, numerous works utilize lidar as the primary sensor since it can accurately acquire 3D measurements and it is robust to adverse environmental conditions such as poor illumination. In this work, we aim to comprehensively review deep learning-based object detection using lidar, which has shown remarkable detection performance on various datasets. First, we explain the general concepts of deep learning-based lidar object detection along with the datasets and benchmarks that are commonly used in existing works. We then thoroughly discuss the latest state-of-the-art neural networks for lidar object detection. Finally, we provide suggestions on how to employ these networks in an autonomous driving system.
#Autonomous driving(자율주행) #Deep learning(딥러닝) #Lidar(라이다) #3D Object detection(삼차원 객체인식) #Neural network(신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 용어 정의
3. 라이다 포인트 클라우드 데이터셋
4. 라이다 객체 인식 신경망
5. 자율주행을 위한 신경망 활용
6. 결론
References

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