Sparse Point Cloud Interpolation Method Using Sensor Fusion with Virtual Gradient
センサーフュージョンにおける仮想濃淡勾配によるスパース点群の補間手法に関する研究
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- Publication code
- 20214207
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.52 No.2
- Pages
- 523-529(Total 7 p)
- Date of publication
- Mar 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 研究論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | ResearchPaper |
| Author(J) | 1) 沈 舜聡, 2) 伊東 敏夫 |
| Author(E) | 1) Shuncong Shen, 2) Toshio Ito |
| Affiliation(J) | 1) 芝浦工業大学, 2) 芝浦工業大学 |
| Abstract(J) | 自動運転は周囲の環境を正確に識別し、安全運転を保証する鍵である。LiDARは外部識別センサーとして利用され、障害物認識において重要な役割がある。しかしデータがスパースであり、オプティカルフローを用いて物体運動から特徴点の奥行情報を取得し点群データとフュージョンすることで検出能力を向上させる手法を提案 Translation |
| Abstract(E) | For autonomous driving, accurate detection and recognition of the surrounding environment are essential to ensure the safety driving, and then Light Detection And Ranging has been used as an external recognition sensor, which plays a role in obstacle recognition. However, the problem with LiDAR is that the point cloud data is sparse. This paper proposes a method to obtain the depth information of feature points from objects motion by using the optical flow method and fuse them with the LiDAR point cloud data in order to improve the detection capability. |
