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본 논문에서는 자율주행차의 경로 생성에서 요구되는 도로 지도(vector map)를 라이다(Lidar) 센서와 3차원 점 지도(point map)으로부터 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 일반적으로 점 지도는 라이다와 SLAM 알고리즘으로부터 자동으로 제작할 수 있지만, 도로 지도는 물리적인 측량을 수반하는 수작업을 통해서 제작되기 때문에 많은 시간과 노력이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 제안하는 방법으로 도로 경계석(curb)를 탐지하여 도로 지도를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법은 로봇운영체제(...

본 논문에서는 자율주행차의 경로 생성에서 요구되는 도로 지도(vector map)를 라이다(Lidar) 센서와 3차원 점 지도(point map)으로부터 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 일반적으로 점 지도는 라이다와 SLAM 알고리즘으로부터 자동으로 제작할 수 있지만, 도로 지도는 물리적인 측량을 수반하는 수작업을 통해서 제작되기 때문에 많은 시간과 노력이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 제안하는 방법으로 도로 경계석(curb)를 탐지하여 도로 지도를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법은 로봇운영체제(ROS) 위에서 구동되는 Autoware라는 오픈 소스 자율 주행 S/W 스택을 이용하여 검증하였다. 평가 결과, 제안한 방법을 이용하여 효과적으로 도로 경계석을 탐지하고, 이를 기반으로 도로 지도로 만들 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, We propose the method of generating vector map automatically from 3D pointcloud map and data from Lidar sensor. Generally, a 3D pointcloud map is created by SLAM algorithm. However, Vector map is created manually by experts with various geometrical information and it spends a lot of e...

In this paper, We propose the method of generating vector map automatically from 3D pointcloud map and data from Lidar sensor. Generally, a 3D pointcloud map is created by SLAM algorithm. However, Vector map is created manually by experts with various geometrical information and it spends a lot of effort. To solve this problem, our proposed method detects curb information automatically and save this information in vector map. our proposed method is confirmed by ROS(Robot Operating System) and Autoware (open-source S/W for autonomous vehicle). The result shows that the proposed method successfully search the curbs in 3D pointCloud map and creates vector map.

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