다양한 조도에 강인한 라이다-카메라 센서 융합 기반 차선 인식 네트워크

Abstract

라이다 기반 차선 인식은 조도에 강인한 라이다 포인트 클라우드로부터 낮, 밤 등의 다양한 조도에서 차선 정보를 추출하는 기술이다. 라이다 기반 차선 인식의 입력인 포인트 클라우드는 주변 환경의 3D 정보를 정밀하게 측정할 수 있고 다양한 조도에 강인하지만, 카메라 이미지와 달리 데이터의 밀도가 낮은 단점이 있다. 반면에 카메라 이미지는 데이터의 밀도가 높지만 정확한 3D 정보를 제공하지 않으며, 조도 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 라이다와 카메라의 센서 융합을 통해서, 두 센서가 가지는 각각의 단점들을 상호 보완하여 기존 라이다 기반 차선 인식 네트워크 대비 성능이 향상된 라이다-카메라 센서 융합 차선 인식 네트워크를 제안한다.