본 연구는 다양한 시간대 및 날씨 조건에서 수집된 카메라, Ground truth, Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터를 기반으로 Visual odometry 기법을 연구하기 위한 개발환경을 구축한다. 이를 통해 자율주행 알고리즘의 객체 인식 및 공간 정보 추출 성능을 향상시키는 향후 연구 수행을 목표로 한다. 또한, V2X를 통합하여 차량 간 협력적 장애물 회피 및 정보 교환을 통한 자율주행 차량의 위치 추정과 경로 계획의 강건성을 높이고자 한다.

A Study on Image-Based Obstacle Detection and V2X Integration for Robust Position Estimation of Autonomous Vehicles

Joo-Hyun Yoon, Ji-Ung Im, Jong-Hoon Won*

This research implements a development environment to study visual odometry techniques based on data from camera, ground truth, and Inertial Measurement Unit (IMU) collected under various time and weather conditions. This aims to guide future research to improve the object recognition and spatial information extraction performance of autonomous driving algorithms.

Keywords: GTA5, autonomous driving, simulator, computer vision, visual odometry

Speaker 윤주현 인하대학교