Next Generation LiDAR Sensor Testing

Vishnu Balasubramaniyan

Master's thesis

Anotácia:

Vývoj autonomních vozidel je silně závislý na technologii detekce objektů. LiDAR, technologie dálkového průzkumu, která využívá laserové paprsky k měření vzdáleností a generování přesných 3D reprezentací objektů a jejich okolí, hraje v této oblasti klíčovou roli. Detekce objektů je nezbytná pro pokrok v technologii autonomních vozidel. Tato studie se zaměřuje na využití dat LiDAR z datových sad nové generace a jejich porovnání s datovou sadou nuScenes. Hlavním cílem je předpovědět třídy objektů a ověřit přesnost navrhovaného řešení pomocí těchto dvou odlišných datových sad. Testovací přístup použitý v této studii má za cíl vyhodnotit efektivitu řešení a stanovit optimální výsledky prostřednictvím přísného vyhodnocení výsledků.

Abstract:

The development of autonomous vehicles is heavily dependent on object detection technology. Li- DAR, a remote sensing technology that uses laser beams to measure distances and generate precise 3D representations of objects and their surroundings, plays a critical role in this domain. Object detection is essential for advancing autonomous vehicle technology. This study focuses on utilizing LiDAR data from Next Generation datasets and comparing it with the nuScenes dataset. The main objective is to predict object classes and validate the accuracy of the proposed solution using these two distinct datasets. The test approach employed in this study aims to evaluate the effectiveness of the solution and determine the optimal outcomes through rigorous result evaluation.

Kľúčové slová

LIDAR, mračna bodů, PointPillars.

Keywords

LIDAR, point clouds, PointPillars

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 4. 7. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 7. 8. 2023
• Vedúci: Jaromír Konečný
• Oponent: Markéta Venclíková, Michal Prauzek

VSB – Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Master programme:
Řídicí a informační systémy