In this paper, we present an advanced moving object detection algorithm in urban environment. Our system is designed to reconstruct a three-dimensional world model. In this reconstruction process, we have to separate the ground structures that is static objects and moving objects when the car is running through the town to make the accurate 3-D world model including ground structures only. The system consists of two vision cameras and two laser scanners to capture lateral data and GPS, wheel ncoder, and IMU to get the ego-motion of the vehicle. To detect moving objects on the side of vehicle, we use depth information and image data provided by laser scanners and cameras. In this algorithm, it is important to calculate the ego-motion of the vehicle using internal sensors. Finally, we can reconstruct the 3-D world model that is composed of the static objects by using the accurate moving object detection algorithm.
본 논문에서는 도심환경에서 동적 물체를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 우리 시스템은 3차원 월드 모델링을 위해 디자인 되었다. 이러한 복원 과정에서 정적 물체인 지면을 분리해야 하며, 센서 시스템 차량이 도심을 달릴 때 동적 물체를 제거함으로써 정적 물체로만 구성된 정확한 3차원 환경 복원이 가능하다. 본 시스템은 측면의 데이터를 획득하기 위해 2개의 레이저 스캐너와 카메라를 이용하며, 자동차의 위치를 추정하기 위해 GPS와 엔코더, IMU를 사용한다. 동적 물체를 추정하기 위해서 우리는 레이저 스캐너로 획득한 거리 정보와 이미지를 사용한다. 본 알고리즘에서는 차량의 위치를 추정하는 과정이 매우 중요하다. 결론적으로 정확한 동적 물체 추정 알고리즘을 통해 정적 물체로만 구성된 정확한 3차원 복원이 가능해 진다.
