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S-BEV 이미지를 이용한 효율적인 자율 주행
Year	2022
Month
Journal	2022 / 3rd Korea Artificial Intelligence Conference
Author	김정훈, 조상재, 공승현(Seung-Hyun Kong)
종단간(End-to-end) 자율주행 시스템이 입력 받는 센서의 원 측정치는 주행에 불필요한 고차원의 특징(feature)들을 내포하고 있어 도심지와 같은 복잡한 환경에서 네트워크 입력으로써의 효용성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화시키기 위해, 우리는 전역 경로를 포함한 고정밀 지도(HDmap), 카메라 이미지와 HDmap을 기반으로 생성된 Shadow Bird’s Eye View (S-BEV), 그리고 속도 정보를 입력 받아 지역 경로를 추정하는 Efficient Autonomous Driving Network(EADNet)을 제안한다. EADNet은 S-BEV를 통해 주변 객체를 인지하고 HD map으로부터 도로 상황을 이해한 후 가장 안전하고 효율적인 경로를 생성한다. 우리는 시뮬레이션 결과를 통해 EADNet의 우수한 주행 안전성과 효율성을 입증한다.