LIDARの設置高さにロバストな物体認識手法に関する研究

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/06/01

タイトル(英語): Research on Object Recognition Method Robust to LIDAR Installation Height

著者名: 永島　徹（公立はこだて未来大学大学院 システム情報科学専攻），長崎　健（公立はこだて未来大学大学院 システム情報科学専攻），松原　仁（公立はこだて未来大学大学院 システム情報科学専攻）

著者名(英語): Toru Nagashima (Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate), Takeshi Nagasaki (Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate), Hitoshi Matsubara (Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate)

キーワード: 物体認識，低解像度LIDAR，ディープラーニング　　object recognition，low-resolution LIDAR，deep learning

要約(英語): LIDAR has attracted attention as a surrounding environment recognition sensor in advanced driving support system (ADAS). The number of scan lines of LIDAR irradiated on objects varies, when setting LIDAR at different height. This variation causes the decrease of the recognition performance. We improved our proposal method with added pooling layer, and enhanced robustness against the variation of LIDAR setting height. And we classified the simulation data and KITTI dataset of pedestrians, cars, bicycles, motorbikes, and other objects. The results showed the our improved proposal method had robustness against the variation of LIDAR setting height.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.6 （2020） 特集：来るべきIoT社会に向けた情報通信技術

本誌掲載ページ: 620-628 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/6/140_620/_article/-char/ja/