카메라를 이용한 자율주행을 상품화한 테슬라의 등장으로 자율주행 시장은 더욱 활성화가 되어 가고 있습니다.
하지만, 카메라가 담을 수 있는 정보에는 한계가 존재하여, 자율주행 중인 테슬라 차량이 큰 트레일러 차량을 들이 박는 사고가 종종 일어났습니다. 객체의 위치정보를 보다 정확하게 알 수 있는 라이다를 이용하여 카메라 정보와 융합하여 사용한다면, 보다 안전한 자율주행이 가능할 것입니다.
이 프로젝트에서는 라이다 데이터와 카메라 데이터를 함께 이용하여 객체 추정, 이동 예측을 통하여 주행 차량 앞으로 보행자나 차량이 끼어드는 것을 경고하여 보다 안전한 자율주행을 위한 서비스를 제작하였습니다.
2D - YOLOP (Detection - YOLOv5, Segmentation - Seg head 2개 추가)
3D - Pointpillars
Tracking - Sort
Forecasting - PECNet
