KR101376687B1

KR101376687B1 - 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법

Info

Publication number: KR101376687B1
Application number: KR1020120141434A
Authority: KR
Inventors: 박원익; 이호주; 추증호; 장혜민; 김도종
Original assignee: 국방과학연구소
Priority date: 2012-12-06
Filing date: 2012-12-06
Publication date: 2014-03-20

Abstract

본 발명은 지상 무인차량의 자율주행을 효과적으로 지원하기 위한 쿼드트리 (Quadtree)를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법에 관한 것으로, 넓은 지역을 대상으로 주행 경로를 최적화하는 전역경로계획에서 대상 지역의 상황이 고려된 격자지도를 생성하기 위한 지형분석을 수행할 때, 지형속성정보가 포함된 N × N격자의 디지털 지형정보를 1/4로 재귀적으로 분할하여 상기 지형속성정보가 포함된 최소 크기의 격자들을 선택한 후 상기 선택된 최소 크기의 격자들에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산함으로써 종래 격자 수 증가에 따라 응답시간이 증가되는 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 효과가 있다.

Description

쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법{TERRAIN ANALYSIS METHOD BASED ON GRID MAP USING QUADTREE}

본 발명은 지상 무인차량의 자율주행을 효과적으로 지원하기 위한 쿼드트리 (Quadtree)를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법에 관한 것이다.

수년 내 대표적인 무인전투체계로 등장할 무인 지상차량(UGV: Unmanned Ground Vehicle)의 효과적인 운용을 위해서는 경로 계획(Path Planning) 기술을 기반으로 하는 자율주행이 가능해야 한다.

일반적으로 경로계획 기술은 비교적 넓은 지역을 대상으로 주행 경로를 최적화하는 전역경로계획(GPP: Global Path Planning)과 상기 전역 경로계획의 결과로 얻어진 경로점(Way Points)들을 대상으로 센서 및 항법장치를 이용하여 실시간으로 경로 최적화를 수행하는 지역 경로계획(LPP: Local Path Planning)으로 구분된다.

특히 전역경로계획 수행시에는 대상 지역의 상황을 고려한 격자지도인 지원맵의 생성 및 활용이 요구된다. 상기 지원맵의 예로는, 무인차량의 주행성을 나타내는 속도맵, 적 위협 정도를 나타내는 위협도맵 및 무인차량과 원격통제장치와의 통신 가능성을 나타내는 통신맵등이 있다.

이러한 지원맵을 생성하기 위한 기존의 지형분석방법은 벡터 기반의 디지털 지형정보에 표준 격자를 생성하여, 각 격자에 포함된 지형의 속성정보들을 지원맵별로 정의된 규칙에 따라 분석 비용을 산정하여 생성하는 방법을 사용한다.

그런데, 상기와 같은 종래의 격자기반의 지형분석 방법은 모든 격자에 대해 분석 비용을 계산해야 하기 때문에 격자 수 증가에 따라 응답시간이 크게 증가하는 단점이 있었다.

따라서, 본 발명의 목적은 격자지도 기반의 지형정보 분석시 격자 수 증가에 따라 응답시간 증가 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 격자지도 기반의 지형분석 방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법은, 넓은 지역을 대상으로 주행 경로를 최적화하는 전역경로계획에서 대상 지역의 대상 지역의 지형속성정보가 포함된 격자지도를 생성하는 지형분석방법에 있어서, 지형속성정보가 포함된 N × N격자의 디지털 지형정보를 1/4로 재귀적으로 분할하여, 상기 지형속성정보가 포함된 최소 크기의 격자들을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 최소 크기의 격자들에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함한다.

상기 최소 크기의 격자는 1 × 1 격자인 것을 특징으로 한다.

상기 지형속성정보가 포함된 최소 크기의 격자들을 선택하는 단계는, 찾고자 하는 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보를 N × N격자로 구분하는 단계; 상기 N × N 격자를 쿼드트리 이용하여 1/4로 재귀적으로 분할하면서 상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계; 상기 N × N 격자가 재귀적으로 분할되어 일정 크기 이하로 작아지면 상기 분할된 격자중에서 지형속성정보를 포함하는 격자를 최종 선택하는 단계; 및 상기 선택된 격자에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함한다.

상기 지형속성정보가 포함된 격자는 선택하고 포함되지 않는 격자는 무시하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법은, 찾고자 하는 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보를 N × N격자로 구분하는 단계; 상기 N × N 격자를 쿼드트리 이용하여 1/4로 재귀적으로 분할하면서 상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계; 상기 N × N 격자가 재귀적으로 분할되어 일정 크기 이하로 작아지면 상기 분할된 격자중에서 지형속성정보를 포함하는 격자를 최종 선택하는 단계; 및 상기 선택된 격자에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함한다.

상기 일정 크기 이하의 격자는 4개의 1 × 1 격자이다.

상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계는 1/4개로 분할된 N × N개의 격자를 왼쪽 상단부터 시계방향으로 각각 번호를 붙이는 단계; 상기 번호가 붙여진 격자중에서 어느 격자가 지형속성정보를 포함하는지 탐색하는 단계; 및 상기 탐색결과 지형속성정보를 포함하는 번호의 격자는 선택하고 포함하지 않는 번호의 격자는 무시하는 단계;를 포함한다.

상기 N× N 격자는 루트 노드이고, 상기 분할된 N/4 × N/4 격자는 자식노드인 것을 특징으로 한다.

본 발명은 격자지도 기반의 지형정보 분석을 수행할 때 종래와 같이 모든 격자를 대상으로 분석 비용을 계산하는 것이 아니라, 쿼드트리를 이용하여 계산이 필요한 지형속성정보를 포함하는 격자만을 선택한 후 그 선택된 격자에 대해서만 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산함으로써 종래 격자 수 증가에 따라 응답시간이 증가되는 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 일반적인 쿼드트리 검색과정을 나타낸 도면.
도 2는 16 ×16 격자에 대한 쿼드트리 수행 예를 나타낸 도면.
도 3은 16 ×16 격자에 대한 쿼드트리 구조 예를 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법을 나타낸 순서도.
도 5는 쿼드트리를 이용하여 식별된 지형속성정보(속도맵)의 일 예.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세히 설명한다.

전술한 바와같이 기존 격자 기반의 지형분석 방법은 정확도 향상을 위해 격자수를 증가시키면 응답시간이 크게 늘어나는 단점이 있다. 따라서, 기존 유인 지상무기체계를 보완하여 전장 효율을 극대화시키는 지상무인차량의 중요성 증가 및 활용분야가 확대되는 상황에서 기존 방법에 대한 보완책이 꼭 필요한 실정이다.

본 발명은 지상무인체계 뿐만 아니라 다양한 무인체계의 자율주행 기술 구현에 있어서 활용 가능한 격자지도 기반의 지형분석 방법을 제공한다.

격자지도 기반의 지형정보 분석은 무인지상차량의 운용을 위해 필수적인 경로계획 시, 실제 운용 지역의 지형에 대한 분석 정보를 미리 제공함으로써 보다 효과적이고 정확한 경로계획을 수립할 수 있는 중요한 기술이다. 이러한 지형에 대한 분석 정보를 격자 기반 맵(지원맵) 형태로 제공하기 위해서는 벡터기반 디지털 지형정보에 격자를 생성하고 격자에 포함된 지형 속성정보를 고려하여 원하는 분석 비용을 계산하는 과정이 필요하다.

일반적으로 격자지도기반의 지형분석을 위한 절차는 아래와 같이 6단계를 거친다. 이 경우 계산이 필요한 지형속성정보는 도 2와 같이 사전에 정의되고 식별이 가능한 상태이다.

1 단계) 벡터 기반 디지털 지형정보 생성 단계

2 단계) 지형분석 지역 선택 단계

- 격자 생성 지역 선택

3 단계) 격자 생성 및 중첩 단계

- 격자 크기 선택

4 단계) 쿼드트리 생성 및 적용 단계

- 쿼드트리 깊이 선택

5 단계) 지형분석 비용 규칙 적용 단계

- 속도 맵 비용 생성을 위한 규칙

- 위협 맵 비용 생성을 위한 규칙

- 통신 맵 비용 생성을 위한 규칙

6 단계) 격자지도기반 지형분석 결과 생성 단계

상기 3 단계에서 격자의 크기를 감소시키면 즉, 격자의 수가 증가하게 되면 가시적인 면에서의 정확도는 증가하지만 응답시간이 크게 증가하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 모든 격자를 대상으로 분석 비용을 계산하는 기존 방식에서, 계산이 필요한 지형속성정보를 포함하는 격자만을 선택하여 계산이 필요한 격자의 수를 줄이는 방법이 필요하다.

상기 6단계 중 본 발명에서는 4단계의 쿼드트리(Quadtree) 생성 및 적용을 통해 격자지도기반의 지형분석 시 격자 수 증가에 따른 응답시간 증가 문제를 해결하는 방법을 제안한다.

상기 문제를 해결하기 위해서는 계산이 필요한 지형속성정보를 정의하여 식별하고 그 식별된 지형속성정보가 어느 격자인지 탐색하는 방법이 필요하다. 그리고, 계산이 필요한 격자가 선택되면 선택된 격자만 지형정보 분석을 수행함으로써 격자 수 증가에 따른 응답시간 증가문제를 해소할 수 있게 된다.

본 발명에서는 계산이 필요한 격자 탐색 시 쿼드트리(Quadtree)를 활용한다. 쿼드 트리는 대량의 2차원적 데이터를 공간적으로 관리하기 위한 자료구조로서 2진 검색 트리(Binary Search Tree :BST)에서 저장대상을 2차원 평면상의 점 자료로 확장시킨 것이다. 따라서, 상기 쿼드트리는 점 정보를 저장할 수 있으며 탐색이 빠른 BST의 특성을 가지고 있으며, 항상 4개의 자식노드를 갖기 때문에 4진 트리라고도 불린다. 상기 쿼드 트리는 공간(일반적으로 2차원)을 4개의 자식노드로 재귀적(recursive)으로 분할하는 방법이다. 분할 전 단계에서 하나였던 지형을 1단계마다 1/4로 재귀적으로 분할하다가 일정크기 이하로 작아지면 분할을 멈춘다. 이러한 쿼드트리를 사용하는 가장 큰 이유는 거대한 지형을 빠르게 검색할 수 있기 때문이다.

도 1은 노드의 바운딩 좌표를 사용하는 쿼드트리의 검색과정을 나타내고, 도 2는 16 ×16 격자에 대한 쿼드트리 수행 예를 나타낸다. 특히 도 2에서, 계산이 필요한 지형속성정보를 포함하는 격자를 검은색으로 채워진 4개의 격자로 가정한다.

상기 16 ×16 격자에서 기존의 격자기반의 지형분석 방법은 256개의 모든 격자에 대한 비용을 계산하였다. 즉, 상기 16 ×16 격자에서 256회의 비용 계산이 필요하다.

하지만, 본 발명에 따른 쿼드트리를 이용한다면 계산이 필요한 4개의 격자(검은색)를 탐색한 후 탐색된 격자에 대해서만 비용 계산을 실행하면 된다. 즉, 20회의 격자 탐색 과정과 탐색된 격자에 대한 4회의 비용 계산만으로 동일한 결과를 얼을 수 있다. 도 2에 대한 구체적인 설명을 통해 이를 증명한다.

도 2는 16 ×16 격자에 대한 쿼드트리 수행 예이고, 도 3은 16 ×16 격자에 대한 쿼드트리 구조이다. 또한, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법을 나타낸 순서도이다. 본 발명은 설명의 편의를 위하여 도 2에서 16 ×16 격자(0)에 4개의 검은색 격자가 포함되어 있다고 가정한다.

도 2 내지 도 4에 도시된 바와같이, 원격통제장치(미도시)는 먼저 찾고자 하는 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보(격자지도)를 16 × 16격자를 생성한다.

상기 16 × 16격자의 디지털 지형정보가 생성되면 원격통제장치는 쿼드 트리를 이용하여 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보를 1/4로 재귀적으로 분할한 후 순차적으로 각 분할된 격자에 지형속성정보가 포함되어 있는지 탐색한다(S11, S12).

즉, 원격통제장치는 상기 16 ×16 격자(0)를 4등분하여 4개의 8 ×8격자를 생성한다(1단계 및 2단계). 상기 생성된 4개의 8 ×8격자에 대해 왼쪽 상단부터 시계방향으로 각각 1, 2, 3, 4 번으로 인덱스한 후(번호를 붙인 후) 어떤 인덱스(1, 2, 3, 4)의 격자가 검은색 격자를 포함하는지 탐색한다(4회).

상기 탐색결과 지형속성정보가 포함된 격자는 선택하고, 포함되지 않은 격자는 무시한다(S13, S14). 즉, 탐색 결과 1번 격자에만 검은색 격자를 포함하므로 상기 1번 격자는 선택하고, 2, 3, 4 격자는 무시한다.

원격통제장치는 상기 분할된 격자의 크기가 최소 격자(1 ×1격자)인지 체크하여(S15), 최소 격자가 아닌 경우에는 상기 단계(S10)) 이후의 동작을 반복 수행한다. 즉, 상기 검은색 격자를 포함하는 1번 격자를 4등분하여 4 ×4격자 4개에 대하여 2단계에서와 같은 방법으로 5, 6, 7, 8번으로 인덱스를 한(번호를 붙인 후) 후 어떤 번호(5, 6, 7, 8)의 격자가 검은색 격자를 포함하는지 탐색을 시작한다(3단계)4회). 탐색 결과 6번 격자에만 검은색 격자를 포함하므로 5, 8, 7 격자는 무시한다. 그리고, 6번 격자에 대해 4등분한 2 ×2격자 4개를 9, 10, 11, 12로 인덱스를 하고 같은 방법으로 탐색을 시작한다(4회).

탐색결과 9, 12 격자만 검은색 격자를 포함하므로 10, 11 격자는 무시한다. 다시 상기 9격자를 1 ×1격자(최소 크기) 4개로 나눠 13, 14, 15, 16으로 인덱스하고 탐색하고(4회), 마지막으로 12격자를 같은 방법으로 탐색한다(4단계)(4회).

반면에 상기와 같은 동작을 반복 수행한 결과 상기 분할된 격자의 크기가 최소 격자(1 ×1격자)가 되면 원격통제장치는 1 ×1격자의 크기를 갖는 4개의 검은색 격자(15, 18, 19, 20)들을 최종적으로 선택한 후, 상기 선택된 최종 격자(15, 18, 19, 20)들에 대해서만 지형정보 분석 및 비용 계산을 수행한다(S14, S15).

따라서, 최초 16 ×16 격자에서 마지막 4개의 1 ×1격자를 찾기 위한 계산 횟수는 4회(1,2,3,4) + 4회(5,6,7,8) + 4회(9,10,11,12) + 4회(13,14,15,16) + 4회 (17,18,19,20)로 총 20회임을 알 수 있다.

도 5에는 쿼드트리를 이용하여 식별된 지형속성정보(속도맵)의 일 예가 도시되어 있다.

도 2 에 대한 실제 쿼드트리 구조는 도 3과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 도 2의 쿼드트리 구조는 도 3과 같은 차수가 4이고 깊이가 4인 트리 형태를 보인다.

도 3에 도시된 바와같이, 루트 노드(0)는 분할되기 전 16 ×16 전체 격자를 의미한다. 갈색 숫자, 1, 6, 9, 12는 검은색 격자를 포함하는 격자를 의미하며, 파랑색 숫자 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16, 17은 검은색 격자를 포함하지 않는 격자를 의미한다. 마지막으로 검은색 숫자 15, 18, 19, 20은 찾고자 하는 검은색 격자를 의미한다. 도 2의 쿼드트리 구조는 도 3과 같은 차수가 4이고 깊이가 4인 트리 형태를 보인다.

따라서, 도 2, 도 3의 예를 통해서 격자기반의 지형분석을 수행할 때 격자 수 증가에 따른 응답시간 문제를 쿼드트리 이용하여 효과적으로 해결할 수 있음을 알 수 있다.

상술한 바와같이 본 발명은 격자지도 기반의 지형정보 분석을 수행할 때 쿼드트리를 이용하여 계산이 필요한 지형속성정보를 포함하는 격자만을 선택한 후 그 선택된 격자에 대해서 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산함으로써 종래 격자 수 증가에 따라 응답시간이 증가되는 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 이로 인해 본 발명은 지상무인체계 뿐만 아니라 다양한 무인체계의 자율주행 기술 구현에 있어서도 활용이 가능할 것으로 기대된다.

상기와 같이 설명된 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

Claims

넓은 지역을 대상으로 주행 경로를 최적화하는 전역경로계획에서 대상 지역의 지형속성정보가 포함된 격자지도를 생성하는 지형분석방법에 있어서,
지형속성정보가 포함된 N × N격자의 디지털 지형정보를 1/4로 재귀적으로 분할하여, 상기 지형속성정보가 포함된 최소 크기의 격자들을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 최소 크기의 격자들에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제1항에 있어서, 상기 최소 크기의 격자는
1 × 1 격자인 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제1항에 있어서, 상기 지형속성정보가 포함된 최소 크기의 격자들을 선택하는 단계는
찾고자 하는 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보를 N × N격자로 구분하는 단계;
상기 N × N 격자를 쿼드트리 이용하여 1/4로 재귀적으로 분할하면서 상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계;
상기 N × N 격자가 재귀적으로 분할되어 일정 크기 이하로 작아지면 상기 분할된 격자중에서 지형속성정보를 포함하는 격자를 최종 선택하는 단계; 및
상기 선택된 격자에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제3항에 있어서, 상기 지형속성정보가 포함된 격자는 선택하고 포함되지 않는 격자는 무시하는 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
찾고자 하는 지형속성정보가 포함된 벡터 기반의 디지털 지형정보를 N × N격자로 구분하는 단계;
상기 N × N 격자를 쿼드트리 이용하여 1/4로 재귀적으로 분할하면서 상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계;
상기 N × N 격자가 재귀적으로 분할되어 일정 크기 이하로 작아지면 상기 분할된 격자중에서 지형속성정보를 포함하는 격자를 최종 선택하는 단계; 및
상기 선택된 격자에 대하여 지형정보 분석을 수행하여 분석 비용을 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제5항에 있어서, 상기 일정 크기 이하의 격자는
4개의 1 × 1 격자인 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제5항에 있어서, 상기 지형속성정보가 포함된 격자를 선택하는 단계는
1/4개로 분할된 N × N개의 격자를 왼쪽 상단부터 시계방향으로 각각 번호를 붙이는 단계;
상기 번호가 붙여진 격자중에서 어느 격자가 지형속성정보를 포함하는지 탐색하는 단계; 및
상기 탐색결과 지형속성정보를 포함하는 번호의 격자는 선택하고 포함하지 않는 번호의 격자는 무시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.
제5항에 있어서, 상기 N× N 격자는
루트 노드이고, 상기 분할된 N/4 × N/4 격자는 자식노드인 것을 특징으로 하는 쿼드트리를 활용한 격자지도 기반의 지형분석 방법.