본 논문은 비구조화된 오프로드 환경에서 자율 주행 차량의 주행 가능 영역 인식을 위한 새로운 다중 모드 방법인 3DTTNet을 제안합니다. 3DTTNet은 전방향 단안 이미지와 LiDAR 포인트 클라우드를 통합하여 밀집 주행 가능 지형 추정을 생성합니다. 여기에는 차량 장애물 통과 조건과 차량 구조 제약을 고려하여 치명적, 중간 비용, 저비용, 자유 영역으로 구성된 네 가지 주행 가능성 비용 레이블을 생성하는 과정이 포함됩니다. 새로운 주행 가능 영역 주석이 포함된 RELLIS-OCC 데이터셋도 함께 소개됩니다. 실험 결과, 3DTTNet은 특히 불규칙한 기하학적 구조와 부분적 가림이 있는 오프로드 환경에서 기존 방법보다 3D 주행 가능 영역 인식 성능이 우수함을 보여주며, Scene Completion IoU에서 42% 향상을 달성했습니다. 제안된 프레임워크는 다양한 차량 플랫폼에 확장 가능하고 적응 가능하며, 점유 격자 매개변수 조정 및 고급 동적 모델 통합을 통해 주행 가능성 비용 추정을 개선할 수 있습니다.
