@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224618,
 author = {張, 斌 and 任, 从之 and 林, 憲玉 and Bin, Zhang and Congzhi, Ren and Hun-ok, Lim},
 issue = {52},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，自動運転システムための３D 点群情報による物体認識及び自動真値システムの構築を行う．自動運転車に搭載した 3D Lidar による空間距離点群情報を取得し，PointPillars という深層学習手法を基づき，物体認識を行う．連続フレームの検出結果をマッチングすることで，静的障害物を累積的にグローバル座標系に出力する．現時刻までに検出した動的な物体を削除し，リアルタイムの検出結果を出力する．高精度な 3D-Lidar 情報で検出した結果を用いて，超音波センサやミリ波レーダーなどの検出精度を評価することで，自動真値システムとして用いることができる．, In this paper, an object recognition system based on 3D point cloud information is proposed and an automatic true value system is constructed for an autonomous driving system. Acquiring spatial distance point cloud information by a 3D Lidar sensor installed in an autonomous vehicle, objects are robustly recognized based on a deep learning method called PointPillars. By matching the detection results of consecutive frames, static obstacles are cumulatively output and mapped to the global coordinate system. Removing dynamic objects until current frame and current real-time detection results are outputted. The results, which are detected by using accurate 3D-Lidar information, can be used as an automatic true value system by evaluating the detection accuracy of ultrasonic sensors and millimeter wave radars.},
 title = {自動運転のための3次元点群による物体認識及び自動真値システムの構築},
 year = {2023}
}