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앵커 라인을 활용한 라이다 기반 차선 인식 네트워크
Year	2022
Month
Journal	2022 / 3rd Korea Artificial Intelligence Conference
Author	김동인, 백동희, 선민혁, 공승현(Seung-Hyun Kong)
라이다 기반 차선 인식은 다양한 주행 환경에 강인한 성능을 보여 안정적인 자율주행을 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. 독립된 픽셀 단위로 차선을 인식하는 세그먼테이션 방식을 활용한 기존 라이다 기반 차선 인식은 모든 픽셀에 대한 독립적인 공유 다중 퍼셉트론(Shared MLP) 연산으로 큰 연산량을 요구하고 픽셀 단위의 차선 인식으로 차선이 가려진 환경에서의 차선 인식 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 단점을 개선하고자 연산량을 줄이면서 차선이 가려진 환경에서도 차선 인식 성능이 우수한 앵커 방식의 라이다 기반 차선 인식 네트워크를 제안한다.