자율주행 라이다 데이터에서 부분 가림 보행자 인식 개선 기법

1. 서론: 부분 가림 문제와 자율주행 안전

도심 환경에서 자율주행 차량은 다양한 구조물, 차량, 가로수 등으로 인해 보행자가 부분적으로 가려지는 상황이 빈번하게 발생한다. 라이다(LiDAR) 센서가 제공하는 포인트 클라우드 데이터만으로는 이러한 부분 가림 보행자를 정확하게 감지하기 어렵다. 부분 가림 보행자 감지 성능을 향상시키는 기술은 자율주행 안전성과 사고 예방 측면에서 핵심적이다.

2. 부분 가림 보행자 인식 문제 정의

  • 근거리 및 원거리 보행자 포인트 희박화
  • 차량, 가로수, 신호등 등 구조물에 의한 가림 발생
  • 불완전한 포인트 클라우드로 인한 신경망 학습 불안정

이러한 문제는 신경망 기반 객체 검출 모델에서 False Negative를 증가시키며, 도심 환경 AI 안전성을 저하시킨다.

3. 데이터 전처리 및 보정 기법

3.1 노이즈 제거

부분 가림 환경에서 포인트 클라우드 노이즈 제거는 필수적이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈 및 가림 포인트 제거와 학습 안정성 강화 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거로 근거리 보행자 포인트 유지

3.2 포인트 보완 및 증강

부분 가림으로 결손된 포인트를 보완하기 위해 데이터 증강 및 복원 기법을 활용한다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - GAN 기반 포인트 클라우드 보완으로 가림 영역 예측 - 악천후 시뮬레이션으로 다양한 환경 대응

3.3 밀도 보정

근거리와 원거리 보행자 포인트의 밀도 불균형을 해결하여 학습 안정성을 향상시킨다. - DensityNet: 밀도 불균형 조정으로 가림된 보행자 포인트 학습 강화 - Adaptive Sampling: 중요 포인트 선택으로 연산 효율 개선

4. 신경망 기반 모델 구조

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

5. 적용 사례

  • PointCleanNet + DensityNet 적용 시 가림 보행자 감지 정확도 30~35% 향상
  • GAN 기반 포인트 클라우드 보완 적용으로 False Negative 약 20% 감소
  • 멀티스케일 학습과 Neural Sampling 결합 시 학습 속도 15~20% 개선
  • 도심 밀집 환경에서 근거리와 원거리 보행자 모두 안정적 인식 가능

6. 연구 과제 및 향후 전망

  1. 부분 가림 보행자 감지 성능 최적화와 실시간 처리 균형
  2. 멀티센서 융합 기반 데이터 보완 자동화 연구
  3. 동적 환경 적응 및 데이터 일반화 강화
  4. 도심, 고속도로, 악천후 환경에서 AI 안전성 확보

7. 결론

부분 가림 보행자 인식 개선은 자율주행 안전성 향상의 핵심 기술이다. 노이즈 제거, 포인트 보완, 밀도 보정, 신경망 구조(PointNet++, 3D CNN, GNN, 멀티스케일 학습) 최적화를 통합하면, 도심 환경에서 가림된 보행자를 안정적으로 감지할 수 있다. 향후 연구는 실시간 처리, 멀티센서 융합, 동적 환경 적응까지 포함하여 완전 자율주행 상용화 기반을 강화할 것으로 기대된다.

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