도심 주행 라이다 데이터에서 보행자 감지 성능 향상 기법

1. 서론: 보행자 감지의 중요성

도심 환경에서 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 확보하기 위해 보행자 감지는 핵심 기술이다. 라이다(LiDAR) 센서를 이용한 포인트 클라우드 기반 보행자 감지는 차량, 자전거, 신호등 등 다양한 객체가 밀집된 도심에서 어려움을 겪는다. 포인트 희박화, 반사율 불균형, 부분 가림 등 문제를 해결하여 감지 성능을 높이는 기법이 필요하다.

2. 데이터 전처리 기법

2.1 노이즈 제거

보행자 감지를 위해 포인트 클라우드 노이즈 제거는 필수적이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈 제거, 가림 환경 대응 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거 노이즈 제거를 통해 보행자 포인트 식별 가능성을 높이고 신경망 학습 안정성을 강화한다.

2.2 포인트 밀도 조정

보행자 감지는 근거리 및 원거리 포인트 밀도 불균형에 민감하다. - DensityNet: 포인트 밀도 균형 조정 - Adaptive Sampling: 중요 포인트 학습 선택 밀도 보정으로 학습 데이터가 균형 있게 분포되어, 모델의 감지 성능이 향상된다.

2.3 데이터 증강

학습 데이터 다양성을 확보하여 모델 일반화 능력을 높인다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - 악천후 환경 시뮬레이션(비, 눈, 안개) - 차량 속도 및 센서 위치 변화 반영 이로 인해 도심 환경 다양한 상황에서 보행자 감지 정확도가 개선된다.

3. 신경망 기반 보행자 감지 모델

  • PointNet++: 지역적 특징 학습으로 보행자 구조 정보 보존
  • 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 근거리 및 장거리 보행자 인식 향상
  • GNN: 포인트 간 관계 학습으로 부분 가림 보행자 감지 개선
  • 멀티스케일 학습: 근거리와 원거리 보행자 동시 인식

4. 적용 사례

  • PointCleanNet + DensityNet 적용 시 보행자 검출 정확도 28~32% 향상
  • Neural Sampling과 멀티스케일 학습 적용 시 학습 속도 20~25% 개선
  • 멀티센서 융합 적용으로 가림 환경에서도 False Negative 15% 감소
  • 도심 밀집 지역에서 장거리 및 근거리 보행자 감지 안정성 확보

5. 연구 과제 및 발전 방향

  1. 부분 가림 환경에서 보행자 감지 성능 최적화
  2. 멀티센서 융합 기반 실시간 감지 안정화
  3. 데이터 증강과 신경망 구조 최적화를 통한 일반화 능력 향상
  4. 도심, 고속도로, 악천후 환경에서 보행자 감지 신뢰성 강화

6. 결론

도심 환경 라이다 데이터에서 보행자 감지 성능 향상은 자율주행 안전성을 위해 핵심 과제이다. 노이즈 제거, 포인트 밀도 조정, 데이터 증강, 신경망 기반 학습 구조(PointNet++, 3D CNN, GNN, 멀티스케일 학습) 최적화를 통합하면, 근거리와 장거리 보행자를 안정적으로 감지할 수 있다. 향후 연구는 실시간 처리, 동적 환경 적응, 멀티센서 융합까지 포함하여 자율주행 상용화 기반을 강화할 것으로 기대된다.

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