DETEKSI DAN PELACAKAN MULTI-OBJEK 3D MENGGUNAKAN LIDAR SENSOR UNTUK KENDARAAN OTONOM BERBASIS DEEP LEARNING

• Main Author: Raid
• Format: Theses
• Language: Indonesia
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/84839
• Institution: Institut Teknologi Bandung

Pemantauan yang akurat dan efektif terhadap banyak objek dalam ruang 3D sangat penting dalam banyak aplikasi, termasuk mengemudi secara otonom, robotika, dan pengawasan. Meningkatnya ketersediaan sensor LiDAR telah memungkinkan penangkapan titik awan 3D beresolusi tinggi, yang kemudian dapat digunakan untuk deteksi dan pelacakan objek. Namun, kompleksitas titik awan 3D dan berbagai tampilan objek menghadirkan kendala substansial untuk pelacakan multiobjek. Dalam makalah ini, kami menawarkan strategi unik untuk pelacakan multiobjek 3D pada titik awan LiDAR yang menggabungkan kemampuan pembelajaran mendalam dan metode visi komputer klasik. Sebagai pelacakan dengan deteksi (TBD), kami menggunakan model PV-RCNN dari Untuk deteksi objek, detektor objek 3D canggih yang mengekstraksi fitur tangguh dari titik awan. Model PV-RCNN adalah detektor dua tahap yang pertama- tama menghasilkan proposal menggunakan jaringan proposal wilayah (RPN) dan kemudian menyempurnakan proposal menggunakan jaringan tahap kedua. Untuk mengkorelasikan deteksi di seluruh bingkai, kami menggunakan metode pencocokan serakah dengan jarak Mahalanobis. Jarak Mahalanobis adalah metrik yang menghitung jarak antara dua titik dalam ruang dengan beberapa dimensi sambil memperhitungkan kovariansinya. Untuk menghitung tingkat kesamaan antara deteksi dalam bingkai berikutnya, kami menggunakan jarak Mahalanobis. Metode kami memungkinkan ketidakpastian deteksi dan pelacakan, memastikan stabilitas di hadapan oklusi, kebisingan, dan kepadatan awan titik yang bervariasi. Kami juga menggunakan filter Kalman untuk memprediksi gerakan objek dan meningkatkan akurasi pelacakan. Filter Kalman adalah model matematika yang menggunakan data yang bising untuk menentukan status sistem. Filter ini sering digunakan dalam aplikasi pelacakan. Nilai teknologi kami ditunjukkan oleh hasil eksperimen pada tolok ukur pelacakan KITTI, yang menunjukkan akurasi dan presisi yang kompetitif. Tolok ukur KITTI adalah lingkungan pengujian yang terkenal untuk deteksi dan pelacakan objek 3D, yang terdiri dari 21 awan titik LiDAR dan gambar kamera. Sistem kami memiliki akurasi pelacakan sebesar 76,51% dan presisi sebesar 87,42%.