Autonomous Navigation/Examples
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PointSeg 네트워크를 이용한 LiDAR 데이터 Semantic Segmentation 및 TrackingAutonomous Navigation/Examples 2021. 8. 31. 14:43
지난 글들에서 딥 러닝의 사용 없이 포인트 클라우드를 해석하고 JPDA Tracker를 사용하여 LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 시스템에 대해 알아보았습니다. 이러한 approach에는 간단히 생각해 보았을 때에도 몇 가지 문제가 있습니다. 직육면체 형태가 아닌 차량의 경우 (e.g. 픽업트럭) L-shape이 잘 나오지 않기 때문에 bounding box fitting이 예쁘게 이루어지지 않을 가능성이 있음 자동차 탐지에 특화된 detector임 - 자동차를 관측할 때에 나오는 LiDAR 데이터를 해석하는 데 특화되어 있기 때문에 사람이나 임의의 물체에 대해서는 다른 detector를 사용해야 한다는 문제가 생김 매 time-step마다 포인트 클라우드에 대해 clustering과 bound..
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LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - TrackerAutonomous Navigation/Examples 2021. 8. 30. 18:58
Detector에 관한 글 1, 2편을 통해 다중 객체 추적 시스템의 탐지 단계에 관해 알아보았습니다. 탐지 단계는 매 time step마다의 LiDAR 포인트 클라우드 데이터를 처리해 그 순간에 시야 내에 보이는 차량들의 bounding box들에 관한 정보를 계산하고 tracker에게 넘겨 줍니다. 그러면 tracking 알고리즘이 작동해 새로운 track을 생성하거나, 잃어버린 track을 삭제하기도 하고, 기존의 track에 새 data를 연관시키기도 합니다. 위의 그림이 전체 시스템의 흐름도입니다. Detector가 물체들에 관한 각종 정보를 JPDA Tracker에 넘겨 주고, 이 tracker는 IMM 필터를 사용해 작동합니다. 다중 객체 추적 시스템에 관한 설명글들에서 알아봤던 대로, tr..
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LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Detector (2)Autonomous Navigation/Examples 2021. 8. 30. 15:45
LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Detector (1) 2021.08.28 - [Autonomous Navigation/Examples] - LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Introduction LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Introduction 이번 글에서는 MATLAB Sensor Fusion and Trackin.. wjdghksdl26.tistory.com 지난 글에 이어, 이번에는 detector의 마지막 부분인 bouding box fitting에 대해 알아보겠습니다. 저번 글에서 언급되었듯, detector는 4단계로 이루어져 있습니다. 전체 포인트 클라우드에서 분석 영역으로 삼을 RoI(Region of Interest) 를 설정하고 크롭합니..
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LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Detector (1)Autonomous Navigation/Examples 2021. 8. 30. 13:38
LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - Introduction 이번 글에서는 MATLAB Sensor Fusion and Tracking Toolbox에 포함된 예제인, LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 프로그램을 간단히 분석해 보겠습니다. 이 프로그램은 MATLAB에서 제공하는 car-mounted LiDAR.. wjdghksdl26.tistory.com 이전 글에서 예제 프로그램의 간단한 작동 방식과 흐름을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 detector 부분에 대해 좀 더 자세히 분석해 보도록 하겠습니다. 위 그림은 Detector에 해당하는 HelperBoundingBoxDetector system object의 작동 흐름입니다. 대략 설명해 보자면 다음과 같습니다. 전체 포인트 클..
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LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 - IntroductionAutonomous Navigation/Examples 2021. 8. 28. 19:21
이번 글에서는 MATLAB Sensor Fusion and Tracking Toolbox에 포함된 예제인, LiDAR 데이터를 사용한 다중 차량 추적 프로그램을 간단히 분석해 보겠습니다. 이 프로그램은 MATLAB에서 제공하는 car-mounted LiDAR가 수집한 1분 가량의 데이터를 적절히 해석하여 ego-vehicle 주변의 자동차들을 인식 및 추적하는 예제입니다. 딥 러닝 기법은 사용되지 않았으며, 적절한 segmentation 및 clustering 알고리즘을 사용해 자동차들을 인식합니다. 이 프로그램에서는 자동차 1대의 상태를 7개의 변수 $ x, y, z, \theta, l, w, h $ 로 표현합니다. $ x, y, z $는 자동차를 감싸는 3-D bounding box의 중심, $ \t..