로봇 인식

개요

로봇 인식은 카메라와 LiDAR 같은 센서 관측으로 주변 환경의 구조를 파악하는 기술이다. 자율주행에서는 희소하거나 가려진 LiDAR 관측으로부터 완전한 3차원 장면을 복원하는 장면 완성이 후속 인식 과제의 기반이 된다.

적응형 LiDAR 장면 완성

RapidLiDAR는 부분 입력점마다 공간적으로 다른 변위를 예측해 지역 형상에 맞는 초기 장면을 만든다. 고정된 잡음 크기에 의존하지 않으므로 센서 구성이 달라질 때마다 잡음을 수동으로 다시 조정해야 하는 문제를 줄인다.

다중 스케일 재구성

초기 장면은 입력 스캔에서 만든 다중 스케일 3차원 복셀 및 2차원 BEV 특징을 조회해 정제된다. 점별 최근접 이웃 탐색 대신 복셀·BEV 특징 추출을 사용해 서로 다른 입력 해상도를 다루도록 설계됐다.

실시간성

SemanticKITTI와 KITTI-360 실험에서 RapidLiDAR는 최신 수준에 준하는 완성 성능과 전체 장면당 0.1초의 처리 시간을 보고했다. 이는 일반적인 차량용 LiDAR의 10Hz 수집 주기에 대응하는 속도다.