9/17 - mini 데이터를 이용한 시나리오 결과 정리

목표 시간	10000
총 시간
공부 시간	1:00
시작 시간	xx : xx
종료 시간	xx : xx

목표 : mini 데이터를 이용한 시나리오 결과 정리

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기존에 작성된 코드를 기반으로 mini에 있는 시나리오를 실행해봤다.

 

차량 정보를 통해서 계산 global 좌표값이 생각보다 잘 맞는것을 알 수 있었다.

그러나 host카의 yaw 값은 lidar에서 계산된 값과 꽤 차이가 보이는것을 알 수 있었다.

lidar에서 계산된 값이 정답이라고 가정하면 2도 이상 차이가는것을 확인 할 수 있다.

 

O 는 lidar 정보 즉 Ground Truth , GT이고

X 는 차량에서 얻은 정보를 이용한 계산된 값이다.

 

비디오는 희색은 lidar 정보 GT이고

빨간색 박스가 카메라에서 계산된 값이다.

시나리오 0 번

 

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시나리오 1번

 

 정면에 보이는 차량이 왜 lidar에서 없는지 모르겠지만 카메라에서는 계산되어 나오고 있다.

그러나 사실 내가  threahold값을 많이 낮춰서 나온 것이다.(0.3 --> 0.15)

 

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시나리오 2번

 

차량이 정지된 상태인데 라이다 거리 정보로 속도를 계산하다보니 속도값이 이상하게 나오는것을 알 수 있다.

받대로 차량정보로 yaw값을 계산하다보니 고정된 값이 아니라 계속 변하고 있는것을 알 수 있다.

실제로 차량은 정지되어 있으므로 변하지 말아야함에도 불구하고 말이다.

화면에 캡쳐된 부분은 오차가 커보이지만 전반적으로 괜찮은 결과를 보였다.

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시나리오 3번

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시나리오 4번

 

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시나리오 5번