레이다를 사용한 분류 작업에서 랜덤 포레스트와 장단기 메모리 네트워크 성능 비교

환경에 대한 강력한 의미론적 지식은 자율 주행을 위한 기초 요소 중 하나입니다. 동일한 작업에 대해 서로 다른 센서 유형이 독립적으로 사용될 경우, 시스템의 전반적인 정확도와 안전성이 증가할 수 있습니다. 따라서 기능적 안전이 자주 요구하는 대로 각 센서의 능력을 극대화하고 중복성을 구축하는 것이 바람직합니다. 이를 위해 본 논문은 오직 레이다 센서만을 사용하여 동적 물체 분류가 어떻게 수행될 수 있는지를 보여줍니다. 랜덤 포레스트 분류기와 장단기 메모리 네트워크(LSTM)의 두 가지 방법이 사용되고 비교됩니다.