Radar 데이터를 사용하여 Trajectory Prediction을 수행하는 연구에 대한 조사 이 분야는 주로 aircraft를 target으로 하는 연구가 주를 이루는 것으로 보인다. 하지만, 도로 상의 객체를 target으로 하는 연구도 존재하는데 이러한 연구들은 센서 융합 기반의 방식을 사용하여 Radar뿐 아니라 camera나 LiDAR를 같이 사용하는 것으로 보인다. Trajectory Prediction Based on Roadside Millimeter Wave Radar and Video Fusion https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9725037 Trajectory Prediction Based on Roadside Millimeter W..
Joint Detection and Embedding은 주로 이미지를 대상으로 하는 2D MOT에서 사용된다. 3D MOT에 JDE를 적용하는데 겪는 어려움 및 한계를 알아보자. 1. Poly-MOT: A Polyhedral Framework For 3D Multi-Object Tracking Due to the data-driven nature of JDT, it is generally less precise and robust than TBD, and consequently, the majority of 3D MOT approaches adhere to the TBD architecture. 2. SimpleTrack : Understanding and Rethinking 3D Multi-object..
기술 비교 기업 출처 활용 센서 특징 mobileye 공식 홈페이지 camera, Radar, LiDAR [1]True redundancy로 인식 시스템을 둘로 나누어 서로 보완하게 설계(late fusion) camera / Radar+LiDAR [1]적은 양의 validation set으로 학습 가능 waymo 논문 camera, Radar [2]인공지능 네트워크(cross-attention)를 사용하여 camera와 Radar 융합 [2]camera에 부족한 깊이 정보, Radar에 부족한 고도 정보를 상호 보완 *attention is all you need baidu 공식 홈페이지 Radar, LiDAR [3]인공지능 네트워크(FC-DNN)를 사용하여 LiDAR 기반 장애물 인식을 수행하고, 알..
1. Joint Multi-Object Detection and Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9636311?casa_token=4YRWeM2IXiAAAAAA:hZApb5DNKZEFizDAG0v_Xmlwq1FlsqvQ34xVpfjGQmkIYsnzRyqaHmwY5IIdejAWtDdwZTWsZg Joint Multi-Object Detection and Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving Multi-object tracking (MOT) with camera-LiDAR fusion deman..
