최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기카메라 센서를 중심으로 구성된 인지 시스템은 주행 환경에서 마주칠 수 있는 태양의 역광, 날씨 등의 환경에 민감하므로 안정적인 인지 시스템을 구현하기에는 어려움을 가진다. 이를 극복하기 위해 서로 다른 센서를 함께 사용하는 센서 퓨전 연구가 대두되고 있다. 대표적으로 카메라 센서와 라이다 센서를 융합하여 사용하는 방법이 존재한다. 카메라 센서 같은 경우는 가격이 저렴하고 주변 물체의 식별과 색상을 파악할 수 있다는 장점이 있지만, 역광 등과 날씨와 같은 주행 상태의 환경이 매우 민감하고 물체와의 거리를 알 수 없다는 한계점을 가진다. 라이다 센서는 최근 자율주행 시스템에서 꼭 필요한 기술로 꼽히며 주변 물체와의 거리나 형상을 정확히 알 수 있고, 야간 주행이나 역광 등으로부터 강인하다는 특징이 있지만, 센서 특성상 표현이 ...
저자 | 한동운 |
---|---|
학위수여기관 | 순천향대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 미래융합기술학과 |
지도교수 | 박성근 |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | vii, 53 p. |
키워드 | 딥러닝 LiDAR Camera Object Detector 포인트 클라우드 인지 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16094734&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.