Development of Precise Localization and Collaborative Perception-Based 3D Dynamic Map Update Technology Using Sensor Imagery in GNSS-Denied Environments for Urban Autonomous Vehicles
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710111492
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울시립대학교
이임평
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,430만원
6,430만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 사례(DuoMamba, GTA-Net 등)를 기반으로 한 협력 인지 구조의 설계 → 도심 혼잡 환경에서의 객체 인식 및 정렬 신뢰도 향상 - 다양한 이기종 자율이동체로부터 수집된 영상 데이터를 클라우드 기반으로 통합하고, 그래프 신경망(GNN)을 활용한 객체 정합 및 재식별 알고리즘의 적용 → 다중 시점 기반 실시간 추적 및 정렬 체계의 고도화 (Re-ID IDF1 ≥ 85%)- GeoMesa ...
... 유지하는 궤적 정합 및 정렬○ 객체 정보 DB화 및 동적 지도 갱신- 객체별 위치, 크기, 상태 정보를 고유 ID 기준으로 정규화하여 시공간 인덱싱 구조의 DB에 저장하고 관리하는 객체 정보를 기반 동적 지도 갱신- 자율주행 무인이동체가 클라우드 DB를 통해 실시간으로 주변 객체 정보를 질의·조회하고, 이를 동적 지도에 누적 반영하는 실시간 활용 체계 구축
- GCP 패치 기반 반복 정합 기술은 GNSS 불가 지역에서도 정밀한 기준 데이터 제작이 가능하여, 자율주행차 및 실내외 자율 이동체의 지오레퍼런싱에 활용됨- YOLOv11 및 RT-DETR 기반 객체 탐지 알고리즘과 GTA-Net 기반 재식별 기술은 복수 센서 간 협력 인지를 구현하고, 실시간 궤적 추적 및 다중 시점 정렬에 활용됨- GeoMesa 및 ...