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자율 주행 분야 3D 객체 감지(3D Object Detection) 파헤치기 - (0) 개요

check patterned 2024. 9. 28. 17:03

 

자율 주행 분야에서는 차량 주변의 환경을 제대로 인식하는 것이 중요하다. 차량이 주행을 하기 위해서는 주변의 다른 차량들과 보행자에 대한 위치 정보를 파악해야 하기 때문이다. 이러한 주변 환경 인식을 위해 객체 감지 및 추적, 차선 감지, 의미 및 인스턴스 분할과 같은 여러 가지 작업들이 연구되고 있다. 특히 3D 객체 감지(3D Object Detection)는 2D 객체 감지를 3차원으로 확장하면서 시작되었고 지금까지도 많은 관심을 가지고 있다.

 

"객체 감지(Object Detection)를 3D로 한다"란?

3D 객체 감지3D 공간에서 객체의 3D 위치, 크기, 클래스를 예측하는 작업으로 정의된다. 객체의 경우 중요하다고 판단되는 클래스들 위주로 감지하는 연구들이 대다수이고 주로 자동차(Car), 보행자(Pedestrian), 자전거 타는 사람(Cyclist)의 세 가지 클래스를 다루는 경우가 많다. 하지만 이러한 내용만으로는 왜 객체 감지를 3D로 해야하는지 이해하기 어렵다. 2D 객체 감지로는 부족할까?

 

2D 객체 감지이미지의 지역적 위치와 객체의 종류를 판단하는 작업으로 정의한다. 하지만 실제 자율 주행을 생각해보면, 차량으로부터 객체까지의 거리를 알 수 없기 때문에 이 두 가지 정보만으로는 부족하다. 즉, 3D 좌표계에서의 객체 위치 지정을 통해 사용자(차량)과 객체 간의 거리를 측정할 수 있어야 주행 경로를 계획하고 충돌을 피하는 것에 활용할 수 있다.

 

그러므로 "객체 감지(Object Detection)를 3D로 한다"2D 객체 감지 + 거리 측정의 개념으로 생각할 수 있다.