고도화된 자율주행 시스템에서 센서 사각지대를 최소화하고 주행 환경을 정확하게 인지하는 것은 핵심적이다. 본 논문은 도로 볼록거울을 이용하여 사각지대에 위치한 물체의 상태를 추정하기 위해 카메라와 3차원 라이트 탐지 및 거리측정(3D light detection and ranging, LiDAR) 데이터를 결합하는 센서 융합 방법을 제안한다. 카메라 및 LiDAR 센서는 영상과 거리 데이터의 통합이 가능하도록 보정(calibration)된다. 딥러닝 기반 검출기가 실시간 카메라 영상을 사용하여 볼록거울에 반사된 물체를 식별하고, 프레임 간 물체 추적을 위해 데이터 연관(data association)이 수행된다. 사각지대 물체의 상태 추정 정확도를 향상시키기 위해 측정 오차 특성을 분석하고 이를 칼만 필터(Kalman filter)에 반영한다. 제안된 방법은 시나리오 기반 실험을 통해 결과를 정답(ground truth) 데이터와 비교함으로써 검증되었다. 실험 결과는 제안된 접근법이 도로 볼록거울 반사를 활용하여 사각지대 영역에서 물체 상태를 효과적으로 추정하고 충돌 위험을 평가할 수 있음을 보여준다.

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