KR101679699B1 - Specification ananyzation system for producing lidar sensor and method for optimizing sensor specification using the same - Google Patents
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Abstract
본 발명은 라이다(LIDAR) 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템 및 이를 이용한 사양 최적화 방법에 관한 것으로, 이의 시스템은 라이다 센서에 대하여 정의된 센서 사양을 카메라 모델링을 기반으로 분석하여 정의된 센서 사양에 근접하는 설계 사양을 추출하는 사양 분석부, 사양 분석부에서 추출한 설계 사양을 기준으로 최적의 센서 사양을 재 산출하는 최적화 사양 산출부, 최적화 사양 산출부를 통해 산출한 최적의 센서 사양과 정의된 센서 사양과의 오차를 최소화하는 설계 사양을 최종으로 추출하는 최종 산출부를 포함한다. The present invention relates to a specification analysis system for producing a LIDAR sensor and a method for optimizing the specification using the system. The system analyzes the sensor specification defined for the LIDAR sensor based on the camera modeling, A specification analyzer for extracting design specifications that are close to each other, an optimization specification calculator for re-calculating the optimum sensor specifications based on the design specifications extracted by the specification analyzer, the optimum sensor specifications calculated through the optimization specification calculator, And a final calculation unit for finally extracting a design specification that minimizes an error between the design specification and the design specification.
Description
본 발명의 실시예들은 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템 및 이를 이용한 사양 최적화 방법에 관한 것이다.
Embodiments of the present invention relate to a specification analysis system for producing a lidar sensor and a specification optimization method using the same.
레이저를 이용한 거리 측정 센서를 흔히 라이다(LIDAR: Light Detection and Ranging) 센서라고 부른다. 보통, 라이다 센서에 적용되는 거리 측정은 에미터(Emitter)에서 레이저를 송신하고 리시버(Receiver)에서 반사되어 온 레이저를 수신하여 둘 사이의 시간 차를 역산하는 방법으로 이루어진다. Laser distance measurement sensors are often referred to as LIDAR (Light Detection and Ranging) sensors. Usually, the distance measurement applied to the Raidasensor is made by transmitting the laser from the emitter and receiving the laser reflected from the receiver, and inversing the time difference between the two.
라이다 센서는 스캐닝 타입과 플래시(Flash) 타입이 있다. 스캐닝 타입은 센서 내부에 회전체가 존재하고 에미터(Emitter)와 리시버(Receiver)가 회전체에 동기화 되어 여러 각도에 대한 거리 측정이 가능하다. 플래시 타입은 스캐닝 타입과 거리 측정 방식은 동일하나, 구조적인 차이가 있다. 즉, 스캐닝 타입과 다르게 회전체가 없다. The Raidasensor has a scanning type and a flash type. In the scanning type, the rotating body exists in the sensor, and the emitter and the receiver are synchronized with the rotating body, so that the distance can be measured at various angles. The flash type is the same as the scanning type and the distance measuring method, but there is a structural difference. That is, there is no rotating body different from the scanning type.
도 1을 참조하면, 일반적인 플래시 타입의 라이다 센서 구조를 도시하고 있다. 레이저 에미터(1)에서 반사체(2)를 통해 특정 영역(Illuminated Area: 3)으로 레이저를 조사하면 특정 영역(3) 내에 반사되어 돌아오는 레이저를 리시버(5)에서 수신하게 된다. Referring to FIG. 1, a general flash-type Lada sensor structure is shown. When the laser is irradiated to a specific area (Illuminated Area) 3 through the
이처럼, 플래시 타입의 라이다 센서(이하, 플래시 라이다 센서)는 렌즈(4)가 리시버(5) 측에 장착되기 때문에 렌즈(4)의 초점 거리 조절을 통한 뷰 영역(Field Of View: FOV)을 용이하게 변경할 수 있는 장점이 있다. 또한, 회전체가 없기 때문에 차량 장착시 내진동성을 보장할 수 있으며, 사진 촬영하듯 각 센서값을 동시에 받아들이기 때문에 데이터간 시간 동기성을 보장할 수 있다. As described above, since the flash type Lidar sensor (hereinafter referred to as a flash Lidar sensor) is mounted on the
그런데, 이러한 장점에도 불구하고 종래 플래시 라이다 센서는 현재 보편화가 되지 않았다. 그 이유는 센서 당 15만 불에 달하는 높은 가격 때문이다. 앞으로 수요가 증가함에 따라 가격 하락을 기대할 수 있지만, 수요량을 늘이기 위해서는 완성차 또는 부품업체에서 플래시 라이다 센서를 채택하고 관련 애플리케이션 개발이 선행되어야 하기 때문에 많은 시간이 소요될 것으로 보인다. 뿐만 아니라, 플래시 라이다 센서가 지능형 자동차에 장착되기 위해서는 차량용 어플리케이션(Forward Collision Warning, Blind Spot Detection, Pedestrian Detection 등)에 요구하는 센서 사양을 만족해야 한다.However, in spite of these advantages, the conventional flash ray sensor has not become popular at present. That's because of the high price of $ 150,000 per sensor. As demand increases in the future, prices may decline. However, in order to increase demand, it will take a lot of time for the car or parts maker to adopt Flash Lidar sensor and develop related applications. In addition, in order to mount a flash Lida sensor on an intelligent vehicle, the sensor specifications required for vehicle applications (Forward Collision Warning, Blind Spot Detection, Pedestrian Detection, etc.) must be satisfied.
센서 사양은 플래시 라이다 센서의 다수 설계 인자에 의해 결정된다. 하지만 센서 사양을 만족시키는 설계 인자들의 사양(이하, 설계 사양)을 도출하기란 쉽지 않으며, 이는 센서 제작 시 개발비용 증가 및 많은 개발시간 소요를 야기하는 문제점이 있다.
The sensor specifications are determined by a number of design factors of the flash Lida sensor. However, it is not easy to derive the specifications of the design parameters (hereinafter referred to as the design specifications) satisfying the sensor specifications, which causes a problem of increasing the development cost and time required for the development of the sensor.
본 발명의 일 실시예는 라이다 센서에 대하여 요구되는 센서 사양에 만족하는 최적의 설계 사양을 도출하여 센서 제작에 소요되는 비용 및 시간을 절감할 수 있는 사양 분석 시스템 및 이를 이용한 사양 최적화 방법을 제공한다.An embodiment of the present invention provides a specification analysis system and a specification optimization method using the specification analysis system that can reduce the cost and time required for the sensor production by deriving the optimum design specification satisfying the sensor specification required for the Lidar sensor do.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other matters not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템은, 라이다(LIDAR) 센서에 대하여 정의된 센서 사양을 카메라 모델링을 기반으로 분석하여 상기 정의된 센서 사양에 근접하는 설계 사양을 추출하는 사양 분석부; 상기 사양 분석부에서 추출한 설계 사양을 기준으로 최적의 센서 사양을 재 산출하는 최적화 사양 산출부; 및 상기 최적화 사양 산출부를 통해 산출한 최적의 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양과의 오차를 최소화하기 위한 설계 사양을 최종으로 추출하는 최종 산출부를 포함한다.The specification analyzing system for manufacturing a Lidar sensor according to an embodiment of the present invention analyzes a sensor specification defined for a LIDAR sensor based on a camera modeling to determine a design specification close to the defined sensor specification A specification analyzing unit for extracting; An optimization specification calculator for re-calculating an optimal sensor specification based on the design specification extracted by the specification analyzer; And a final calculation unit for finally extracting a design specification for minimizing an error between the optimum sensor specification calculated through the optimization specification unit and the defined sensor specification.
또한, 상기 사양 분석 시스템에서, 상기 정의된 센서 사양은 센서에 의해 검출될 수 있는 뷰 영역(Field Of View: FOV), 최대검출거리(Maximum Detection Range: MDR)를 포함하며, 상기 사양 분석부는 상기 뷰 영역(FOV) 및 최대검출거리(MDR)에 대하여 카메라 모델링을 기반으로 정의한 하기 수학식을 이용하여 상기 정의된 센서 사양에 근접하는 설계 사양을 추출할 수 있다. Also, in the specification analysis system, the defined sensor specification includes a field of view (FOV) and a maximum detection range (MDR) that can be detected by a sensor, A design specification close to the defined sensor specification can be extracted using the following equation defined based on the camera modeling for the view area (FOV) and the maximum detection distance (MDR).
(여기서, pixel size는 수광부(receiver)의 한 픽셀에 대한 크기, Resolution는 수광부의 가로 및 세로에 놓인 픽셀의 개수, Focal Length는 렌즈와 수광부 사이의 거리, Object Size는 검출 대상 크기, Minimum Points는 센서에서 검출대상을 인식하는 최소한의 point개수임.)(Where pixel size is the size of one pixel of the receiver, Resolution is the number of pixels lying on the horizontal and vertical sides of the light receiving unit, Focal Length is the distance between the lens and the light receiving unit, The minimum number of points that the sensor recognizes the object to be detected.)
또한, 상기 설계 사양은 픽셀 크기(pixel size), 해상도(Resolution), 초점 거리(Focal Length), 검출 대상 크기(Object Size), 검출 대상을 인식하는 최소한의 포인트 개수(Minimum Points)를 포함한다.The design specification includes a pixel size, a resolution, a focal length, an object size, and a minimum number of points to recognize a detection object.
또한, 상기 사양 분석 시스템에서, 상기 최종 산출부는 상기 정의된 센서 사양에 대하여 가중치를 부여하여 오차를 계산할 수 있다. In the specification analysis system, the final calculation unit may calculate an error by weighting the defined sensor specification.
이때, 상기 사양 분석 시스템은, 상기 정의된 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양에 대하여 가중치를 조절하여 부여하는 가중치 조절부를 더 포함할 수 있다. In this case, the specification analysis system may further include a weight adjusting unit for adjusting the weight of the sensor specification to be optimized first among the defined sensor specifications.
또한, 상기 사양 분석 시스템에서, 상기 최종 산출부는 상기 최적의 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양의 오차를 최소화하는 하기 수학식 3에 의해 최종 설계 사양을 산출할 수 있다. Further, in the specification analyzing system, the final calculating unit may calculate the final design specification by the following equation (3) that minimizes the error between the optimum sensor specification and the defined sensor specification.
(여기서, ,는 정의된 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,,는 정의된 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), ,,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), 는 각 엘리먼트(element)에 대한 가중치임.)(here, , Is the x, y direction view area (FOV) of the defined sensor specification, , (X, y) view area (FOV) of the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculator, , , (MDR) of the defined sensor specifications for vehicles, motorcycles, and pedestrians, , , (MDR) of the optimum sensor specification for the vehicle, the motorcycle, and the pedestrian calculated through the optimization specification calculator, Is the weight for each element.)
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서 제작을 위한 사양 최적화 방법은, 라이다(LIDAR) 센서 제작을 위해 사양을 분석하는 시스템에서의 방법으로서, 상기 시스템이 라이다(LIDAR) 센서에 대하여 정의된 센서 사양을 카메라 모델링을 기반으로 분석하여 상기 정의된 센서 사양에 근접하는 설계 사양을 추출하는 단계; 상기 시스템이 추출한 설계 사양을 기준으로 최적의 센서 사양을 재산출하는 단계; 및 상기 시스템이 재산출한 최적의 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양과의 오차를 계산하고 상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다. Meanwhile, a specification optimization method for manufacturing a LIDAR sensor according to an exemplary embodiment of the present invention is a method in a system for analyzing specifications for manufacturing a LIDAR sensor, Analyzing the sensor specification defined on the basis of the camera modeling and extracting a design specification close to the defined sensor specification; Shipment of the optimal sensor specification based on the design specification extracted by the system; And a step of calculating an error between the optimal sensor specification of the system and the defined sensor specification and finally extracting the design specification that minimizes the error.
또한, 상기 정의된 센서 사양에 근접하는 설계 사양을 추출하는 단계에서, 상기 정의된 센서 사양은 센서에 의해 검출될 수 있는 뷰 영역(Field Of View: FOV), 최대검출거리(Maximum Detection Range: MDR)를 포함하며, 상기 뷰 영역(FOV) 및 최대검출거리(MDR)에 대하여 카메라 모델링을 기반으로 정의한 하기 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 설계 사양을 추출할 수 있다. In addition, in the step of extracting the design specification close to the defined sensor specification, the defined sensor specification may include a field of view (FOV), a maximum detection range (MDR The design specification can be extracted using the following
[수학식 1][Equation 1]
[수학식 2]&Quot; (2) "
(여기서, pixel size는 수광부(receiver)의 한 픽셀에 대한 크기, Resolution는 수광부의 가로 및 세로에 놓인 픽셀의 개수, Focal Length는 렌즈와 수광부 사이의 거리, Object Size는 검출 대상 크기, Minimum Points는 센서에서 검출대상을 인식하는 최소한의 point개수임.)(Where pixel size is the size of one pixel of the receiver, Resolution is the number of pixels lying on the horizontal and vertical sides of the light receiving unit, Focal Length is the distance between the lens and the light receiving unit, The minimum number of points that the sensor recognizes the object to be detected.)
또한, 상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계는, 상기 최적화 사양 산출부를 통해 산출한 최적의 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양의 오차를 최소화하는 하기 수학식 3에 의해 최종 설계 사양을 산출할 수 있다. The step of finally extracting the design specification with which the error is minimized may further comprise the step of calculating the final design specification by minimizing the error between the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculating section and the defined sensor specification, Can be calculated.
[수학식 3]&Quot; (3) "
(여기서, ,는 정의된 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,,는 정의된 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), ,,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), 는 각 엘리먼트(element)에 대한 가중치임.) (here, , Is the x, y direction view area (FOV) of the defined sensor specification, , (X, y) view area (FOV) of the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculator, , , (MDR) of the defined sensor specifications for vehicles, motorcycles, and pedestrians, , , (MDR) of the optimum sensor specification for the vehicle, the motorcycle, and the pedestrian calculated through the optimization specification calculator, Is the weight for each element.)
또한, 상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계는, 상기 정의된 센서 사양에 대하여 가중치를 부여하며, 상기 정의된 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양에 대하여 가중치를 조절할 수 있다.
The step of finally extracting the design specification that minimizes the error may weight the sensor specification defined above and adjust the weight of the sensor specification to be optimized first among the defined sensor specifications.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
The details of other embodiments are included in the detailed description and the accompanying drawings.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 라이다 센서를 지능형 자동차나 국방용, 항공우주용 등에 적용 시 요구되는 센서 사양에 만족하는 최적의 설계 사양을 도출하여 센서의 제작을 용이하게 한다. According to one embodiment of the present invention, it is possible to easily produce a sensor by deriving an optimal design specification that satisfies the sensor specifications required when applying the Lidar sensor to an intelligent vehicle, a defense, or an aerospace application.
또한, 본 발명은 차량, 이륜차, 보행자 등의 검출 대상에 따라 거리 확보를 위한 요구 사양이 달라지므로 사용 목적에 따라 가중치를 조정하여 최적의 설계 사양을 도출할 수 있으므로 용도별 최적의 센서 제작이 가능한 효과가 있다.
In addition, since the required specifications for securing the distance vary depending on the detection object of a vehicle, a motorcycle, a pedestrian, etc., the present invention can derive the optimum design specification by adjusting the weight according to the purpose of use, .
도 1은 플래시 타입 라이다 센서의 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서와 관계하여 카메라 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 카메라 모델을 이용한 센서 사양과 설계 사양의 수학적 관계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서 제작을 위한 사양 최적화 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도이다.
도 7 내지 도 10은 다양한 센서 사양에 따라 최적의 설계 사양을 산출한 예를 보여주는 실시예들이다. 1 is a structural view of a flash type Lada sensor.
FIG. 2 is a configuration diagram of a specification analyzing system for manufacturing a Lidar sensor according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a camera model in relation to a Lidar sensor according to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are conceptual diagrams for explaining the mathematical relationship between the sensor specifications and the design specifications using the camera model.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a method for optimizing specifications for manufacturing a Lidar sensor according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
Figs. 7 to 10 show examples in which an optimum design specification is calculated according to various sensor specifications.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and / or features of the present invention, and how to accomplish them, will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. It should be understood, however, that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but is capable of many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
참고로, 이하의 본 발명에서 언급하는 '센서 사양'은 라이다 센서를 자동차용, 항공우주용 등에 적용할 때 요구되는 출력 사양을 말한다. 본 실시 예에서는 센서에 의해 검출되는 뷰 영역, 최대 검출 거리 등을 포함하나 이에 한정하는 것은 아니다. For reference, the 'sensor specification' referred to in the present invention refers to an output specification required when the Lidar sensor is applied to an automobile, an aerospace, or the like. The present embodiment includes, but is not limited to, a view area detected by a sensor, a maximum detection distance, and the like.
또한, 이하의 본 발명에서 언급하는 '설계 사양'은 요구되는 센서 사양을 출력하기 위해 내부 부품들이 가져야 할 사양으로 설계 단계에서 필요한 스펙(spec.)이 된다. In addition, the 'design specification' referred to in the following description of the present invention is a specification that internal parts must have in order to output a required sensor specification, and it is a specification required at the design stage.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템의 구성도이다.FIG. 2 is a configuration diagram of a specification analyzing system for manufacturing a Lidar sensor according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시 예에 따른 사양 분석 시스템은 모델링부(11), 사양분석부(12), 최적화 사양 산출부(13), 최종 산출부(14), 가중치 조절부(15)를 포함한다.The specification analysis system according to an embodiment of the present invention includes a
모델링부(11)는 최적의 설계 사양을 도출하기 위해 라이다 센서를 모델링한다. 본 실시 예에서의 모델링부(11)는 라이다 센서와 카메라의 구조가 유사한 특성을 적용하여 카메라 모델링을 기반으로 라이다 센서를 모델링할 수 있다. 모델링을 통해 센서 사양과 설계 사양간의 수학적 관계를 나타낼 수 있다. The
예컨대, 도 3을 참조하면 카메라가 물체에 반사된 빛(source)을 렌즈(optics)를 통해 수광(CCD 또는 CMOS)하는 것과 마찬가지로, 라이다 센서 또한 물체에 반사된 레이저(source)가 렌즈(optics)를 통해 수광(FPA 또는 ROIC)한다. 여기서, 카메라의 빛과 렌즈는 라이다 센서의 레이저 및 렌즈와 각각 대응될 수 있다. 이러한 구조적 유사성으로 카메라 모델링을 적용할 수 있다. For example, referring to FIG. 3, as in the case where the camera receives light reflected from an object through a lens (CCD or CMOS), the Lidar sensor also detects a laser reflected from the object, (FPA or ROIC). Here, the light and the lens of the camera can correspond to the laser and the lens of the Lidar sensor, respectively. Camera modeling can be applied to this structural similarity.
카메라 모델링은 장시간 노출에도 왜곡이 없는 핀홀(pin-hole) 카메라 모델을 적용할 수 있다. Camera modeling can be applied to a pin-hole camera model without distortion even for long exposure.
사양 분석부(12)는 라이다 센서에 대하여 정의된 센서 요구 사양(센서 사양)을 상기 모델링부(11)에서 카메라 모델링을 기반으로 구축된 관계식(즉, 센서 사양과 설계 사양간의 수학적 관계식)에 근거하여 분석한다. 분석 결과 사양 분석부(12)는 정의된 센서 사양에 근접하는 즉, 정의된 센서 사양을 출력하기 위해 센서 내부 부품들이 가져야 할 설계 사양을 추출한다. The
이때, 정의된 센서 사양은 라이다 센서를 자동차나 국방용, 선박, 항공우주용으로 설계시 요구되는 출력 사양을 말하는 것으로, 센서에 의해 검출될 수 있는 뷰 영역(Field Of View: FOV), 최대검출거리(Maximum Detection Range: MDR) 등을 포함할 수 있다. In this case, the defined sensor specification refers to the output specification required when designing the Lidar sensor for automobile, defense, ship, and aerospace, and it is a field of view (FOV) that can be detected by the sensor, A maximum detection range (MDR), and the like.
뷰 영역(FOV)은 도 4에 나타낸 바와 같이 x방향으로의 FOV(horizontal FOV), y방향으로의 FOV(vertical FOV)로 구분되며, 카메라 모델링을 기반으로 하기 수학식 1과 같이 정의할 수 있다. The view area FOV is divided into an FOV (horizontal FOV) in the x direction and a FOV (vertical FOV) in the y direction as shown in FIG. 4, and can be defined as shown in
최대검출거리(Maximum Detection Range: MDR)는 도 5에서 예시한 바와 같이 검출 대상에 따라 차량(vehicle) 최대검출거리, 이륜차(bicycle) 최대검출거리, 보행자(pedestrian) 최대검출거리 등으로 구분되며, 카메라 모데링을 기반으로 하기 수학식 2와 같이 정의할 수 있다.As shown in FIG. 5, the maximum detection range (MDR) is divided into a vehicle maximum detection distance, a bicycle maximum detection distance, a pedestrian maximum detection distance, Can be defined as Equation (2) based on camera modering.
여기서, pixel size(픽셀크기), Resolution(해상도), Focal Length(초점거리), Object Size(물체크기), Minimum Points(최소포인트개수) 등은 정의된 센서 사양을 출력하기 위해 내부 렌즈 및 수광부 등이 가져야 할 설계 사양이 된다. In this case, the pixel size, resolution, focal length, object size, minimum points, and the like are used for the internal lens and the light receiving unit This is a design specification to have.
pixel size는 수광부(receiver)의 한 픽셀에 대한 크기, Resolution는 수광부의 가로 및 세로에 놓인 픽셀의 개수, Focal Length는 렌즈와 수광부 사이의 거리, Object Size는 검출 대상 크기, Minimum Points는 센서에서 검출대상을 인식하는 최소한의 point개수이다.pixel size is the size of a pixel of a receiver, Resolution is the number of pixels lying on the horizontal and vertical sides of the light receiving unit, Focal Length is the distance between the lens and the light receiving unit, Object Size is the size of the object to be detected, It is the minimum number of points that recognize the object.
최적화 사양 산출부(13)는 사양 분석부(12)에서 추출한 설계 사양을 기준으로 최적의 센서 사양을 재산출한다. 이때, 최적의 센서 사양은 사양 분석부(12)에서 기 정의해둔 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 산출할 수 있다. 다만 사양 분석부(12)에서 추출한 설계 사양이 센서 사양에 최적화된 값이므로 이를 대입해서 출력되는 센서 사양 또한 최적화된 값으로 볼 수 있다. 따라서 최적의 센서 사양이라 부른다. The
최종 산출부(14)는 최적화 사양 산출부(13)를 통해 산출한 최적의 센서 사양과 기 정의된 센서 사양과의 오차를 계산하고 계산한 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출한다. The
이러한 최종 산출부(14)는 하기 수학식 3을 이용하여 산출할 수 있다. The
fcost는 기 정의된 센서 사양(예컨대,)을 기준값으로 설정하고, 설정한 기 정의된 센서 사양(예컨대,)과 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양(예컨대, )과의 오차를 계산하는 함수이다. fcost is a predefined sensor specification (eg, ) Is set as a reference value, and the predetermined sensor specification (for example, ) And the optimum sensor specification (for example, ).
또한, 여기서, ,는 정의된 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,,는 정의된 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), ,,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), 는 각 엘리먼트(element)에 대한 가중치를 나타낸다. Also, , Is the x, y direction view area (FOV) of the defined sensor specification, , (X, y) view area (FOV) of the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculator, , , (MDR) of the defined sensor specifications for vehicles, motorcycles, and pedestrians, , , (MDR) of the optimum sensor specification for the vehicle, the motorcycle, and the pedestrian calculated through the optimization specification calculator, Represents a weight for each element.
이때, 가중치 조절부(15)는 최종 산출부(14)로 정의된 센서 사양에 대하여 가중치를 부여하며, 특히 정의된 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양에 대하여 가중치를 조절함으로써 어떠한 센서 사양에 중점적으로 최적화를 수행할지 선택할 수 있다. At this time, the
최적화를 수행할 경우 제작할 센서의 면적은 정해져 있다고 가정한다. 센서의 크기 증가는 제작 단가 상승을 의미하기 때문에 주어진 면적에서 센서 사양에 대한 최적화를 수행한다.
It is assumed that the area of the sensor to be manufactured is determined when the optimization is performed. Since the increase in the size of the sensor means an increase in manufacturing cost, optimization of the sensor specification is performed in a given area.
이상, 상기와 같이 구성되는 사양 분석 시스템에서의 동작 과정에 대하여 도 6을 참조하여 상세하게 설명한다. The operation process in the specification analysis system configured as above will be described in detail with reference to FIG.
먼저, S10 단계에서, 사양 분석 시스템(10)이 모델링부(11)를 통해 라이다 센서에 대하여 모델링을 수행한다. 즉, 카메라 모델링을 기반으로 라이다 센서의 센서 사양과 설계 사양과의 수학식 관계를 정의한다. First, in step S10, the
이후, S11 단계에서, 시스템(10)의 사양 분석부(12)가 라이다 센서에 대하여 정의된 센서 요구 사양(센서 사양)을 상기 모델링부(11)를 통해 정의된 수학식 관계에 근거하여 분석한다. 분석 결과 정의된 센서 사양에 근접하는 최적의 설계 사양을 추출할 수 있다. Thereafter, in step S11, the
일 예로, 정의된 센서 사양은 센서에 의해 검출될 수 있는 뷰 영역(Field Of View: FOV), 최대 검출 거리(Maximum Detection Range: MDR) 등을 포함할 수 있다. For example, a defined sensor specification may include a field of view (FOV), a maximum detection range (MDR), etc. that can be detected by the sensor.
뷰 영역 및 최대검출거리는 앞서 설명한 수학식 1 및 2로 나타날 수 있으며, 이를 통해 설계 사양을 추출할 수 있다. The view area and the maximum detection distance can be expressed by equations (1) and (2) described above, and the design specification can be extracted through this.
그런데, 사양 분석부(12)를 통한 뷰 영역(FOV) 및 최대검출거리(MDR)는 초점 거리(Focal Length) 변화에 영향을 동시에 받고, 또한 물체에 따라 다수의 최대검출거리(MDR)가 주어지기 때문에 최적의 설계 사양을 찾기가 쉽지 않다. 따라서, 이후의 최적화 과정을 더 수행한다. The view area FOV and the maximum detection distance MDR through the
즉, S12 단계에서, 시스템(10)의 최적화 사양 산출부(13)가 사양 분석부(12)를 통해 추출한 설계 사양을 기준으로 최적의 센서 사양을 재산출한다.That is, in step S12, the
다음 S13 단계에서, 시스템(10)의 최종 산출부(14)가 기 정의된 센서 사양을 기준값으로 설정하고 상기 과정에서 재산출된 최적의 센서 사양과의 차이(오차)를 계산하여 계산한 오차가 최소화가 될 수 있는 설계 사양을 구한다. In the next step S13, the
이때, 각 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양이 있는 경우, 예를 들어 차량 검출에 대한 거리 확보를 더 우선적으로 요구하는 경우 다음 S14 단계에서, 시스템(10)의 가중치 조절부(15)가 해당 최대검출거리(MDR)의 센서 사양에 대하여 가중치를 조절할 수 있다. 따라서 어떠한 센서 사양에 중점으로 최적화를 수행할지 선택적 수행이 가능하다. At this time, if there is a sensor specification to be optimized first among the sensor specifications, for example, if it is requested to secure the distance for the vehicle detection more preferentially, in the next step S14, the
도 7 내지 도 10은 이러한 최적화 방법을 다양한 센서 사양에 적용하여 분석한 예를 보여주고 있다.FIGS. 7 to 10 show examples in which such an optimization method is applied to various sensor specifications.
도 7 내지 도 10의 실시예에서, 공통적으로 물체 크기(object size)는 차량, 이륜차, 보행자로 구분하고 각 물체 크기에 대하여 일정한 값을 정의한다. 그리고, 최소 검출 포인트 개수는 3개, 센서 크기는 1024픽셀, 하나의 픽셀 크기(pixel size)는 100㎛×100㎛로 가정한다. 또한, 차량 크기는 5m(Height)×2m(Width)×1.5m(Length), 이륜차 크기는 2m×0.8m×1.2m, 보행자 크기는 0.5m×0.5m×1.8m 로 가정한다. In the embodiments of FIGS. 7 to 10, the object size is generally divided into a vehicle, a motorcycle, and a pedestrian, and defines a constant value for each object size. It is assumed that the minimum number of detection points is 3, the sensor size is 1024 pixels, and one pixel size is 100 占 퐉 占 100 占 퐉. The size of the vehicle is assumed to be 5 m (Height) × 2 m (Width) × 1.5 m (Length), the size of the motorcycle is 2 m × 0.8 m × 1.2 m, and the pedestrian size is 0.5 m × 0.5 m × 1.8 m.
도 7 내지 도 10에서 도시한 바와 같이 다양한 센서 사양에 대하여 최적화한 결과, (b)에 나타난 바와 같이 최적화된 설계 사양을 도출하고 각 센서 사양에 대하여 오차(Error)를 표시하여 정의된 센서 사용과 최적화된 센서 사양의 차이를 나타내고 있다. As shown in FIG. 7 to FIG. 10, as a result of optimization for various sensor specifications, the optimized design specifications are derived as shown in (b), the error is displayed for each sensor specification, And shows the difference in optimized sensor specifications.
먼저 도 7 및 도 8을 비교해 보면, 뷰 영역(FOV)과 최대검출거리(Maximum Detection Distance)에 대한 각 오차(Error)의 절대값 합이 도 7의 실시예에 비해 도 8의 실시예가 작다. 즉, 주어진 센서크기 1024 pixels로 제작할 수 있는 센서 사양은 도 8의 실시예에 따른 설계 사양으로 최적화될 수 있다는 사실을 알 수 있다. 이를 통해 올바른 센서 사양을 확정할 수 있다. 7 and 8, the absolute value sum of each error with respect to the view area FOV and the maximum detection distance is smaller in the embodiment of FIG. 8 as compared with the embodiment of FIG. That is, it can be seen that the sensor specification capable of producing a given sensor size of 1024 pixels can be optimized to the design specification according to the embodiment of FIG. This allows the correct sensor specification to be established.
한편, 도 7의 실시예에 따른 센서 사양을 만족하기 위해서는 센서크기를 확장해야 하므로 원가 상승을 초래할 수 있다.On the other hand, in order to satisfy the sensor specification according to the embodiment of FIG. 7, the sensor size must be enlarged, which may lead to a cost increase.
다음으로 도 9의 실시예를 살펴보면, 이는 원거리용 라이다 센서 사양에 대한 최적화 방법을 수행한 것이다. Next, referring to the embodiment of FIG. 9, this is an optimization method for the remote RR sensor specification.
뷰 영역(FOV)에 대한 오차는 적으나, 이륜차의 최대검출거리(Maximum Detection Distance)에 대한 오차는 크게 나타났다. 만약 이륜차 검출에 대한 거리 확보를 해야 할 경우 가중치를 조절할 수 있다. 하지만 그에 따라 다른 사양들이 영향을 받기 때문에 센서의 목적에 맞게 최종 선택을 해야 한다.The error for the view area (FOV) was small, but the error for the maximum detection distance of the motorcycle was large. If distance is required for the detection of the motorcycle, weights can be adjusted. However, as other features are affected, the final choice must be made for the purpose of the sensor.
다음으로 도 10의 실시예를 살펴보면, 이는 근거리용 라이다 센서 사양에 대한 최적화 방법을 수행한 것이다. Next, referring to the embodiment of FIG. 10, it is a method for optimizing the sensor specifications for a near-infrared sensor.
각 센서 사양에 대하여 오차가 상당히 크게 나타났기 때문에 주어진 센서 크기로는 요구하는 조건을 만족시킬 수 없다는 결론을 내릴 수 있다. 결국, 센서 크기를 확장해야 하는 제작이 필요하다.Since the error is considerably large for each sensor specification, it can be concluded that the given sensor size can not satisfy the required conditions. After all, it is necessary to make the sensor size increase.
이와 같이, 본 발명은 라이다 센서에 대하여 주어진 요구 사양으로부터 역으로 요구 사양을 만족하는 최적의 설계 사양을 도출함으로써 센서 제작시 소요되는 경비 및 개발 시간을 절감할 수 있다. As described above, the present invention can reduce the cost and development time required for manufacturing the sensor by deriving the optimum design specification that satisfies the required specification from the given requirement for the Lidar sensor.
이상 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예들에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims and equivalents thereof.
10: 사양 분석 시스템
11: 모델링부
12: 사양 분석부
13: 최적화 사양 산출부
14: 최종 산출부
15: 가중치 조절부10: Specification Analysis System
11: Modeling unit
12: Specification analysis section
13: Optimization specification calculating section
14:
15:
Claims (8)
상기 사양 분석부에서 추출된 설계 사양을 기준으로 센서 사양을 재 산출하는 최적화 사양 산출부; 및
상기 최적화 사양 산출부를 통해 재 산출한 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양과의 오차를 최소화하는 설계 사양을 최종으로 추출하는 최종 산출부를 포함하고,
상기 최종 산출부는,
상기 최적화 사양 산출부를 통해 재 산출한 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양간 오차를 최소화하기 위한 하기 수학식 3에 의해 최종 설계 사양을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템.
[수학식 3]
(여기서, ,는 정의된 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,,는 정의된 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), ,,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), 는 각 엘리먼트(element)에 대한 가중치임.)A specification analyzing unit for analyzing the sensor specifications defined for the LIDAR sensor based on the relationship established based on the camera modeling and extracting the design specifications to be provided by the sensor components in order to output the defined sensor specifications, ;
An optimization specification calculator for re-calculating the sensor specification based on the design specification extracted by the specification analysis unit; And
And a final calculation unit for finally extracting a design specification that minimizes an error between the sensor specification recalculated through the optimization specification unit and the sensor specification,
The final calculation unit calculates,
And the final design specification is calculated by the following equation (3) for minimizing an error between the sensor specification re-calculated through the optimization specification unit and the sensor specification defined above.
&Quot; (3) "
(here, , Is the x, y direction view area (FOV) of the defined sensor specification, , (X, y) view area (FOV) of the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculator, , , (MDR) of the defined sensor specifications for vehicles, motorcycles, and pedestrians, , , (MDR) of the optimum sensor specification for the vehicle, the motorcycle, and the pedestrian calculated through the optimization specification calculator, Is the weight for each element.)
상기 정의된 센서 사양은 센서에 의해 검출될 수 있는 뷰 영역(Field Of View: FOV), 최대검출거리(Maximum Detection Range: MDR)를 포함하며,
상기 사양 분석부는
상기 뷰 영역(FOV) 및 최대검출거리(MDR)에 대하여 카메라 모델링을 기반으로 정의한 하기 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 설계 사양을 추출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템.
[수학식 1]
[수학식 2]
(여기서, pixel size는 수광부(receiver)의 한 픽셀에 대한 크기, Resolution는 수광부의 가로 및 세로에 놓인 픽셀의 개수, Focal Length는 렌즈와 수광부 사이의 거리, Object Size는 검출 대상 크기, Minimum Points는 센서에서 검출대상을 인식하는 최소한의 point개수임.)The method according to claim 1,
The defined sensor specification includes a field of view (FOV) and a maximum detection range (MDR) that can be detected by the sensor,
The specification analyzer
The design specification is extracted using the following Equation 1 and Equation 2 defined on the basis of the camera modeling with respect to the view area FOV and the maximum detection distance MDR. .
[Equation 1]
&Quot; (2) "
(Where pixel size is the size of one pixel of the receiver, Resolution is the number of pixels lying on the horizontal and vertical sides of the light receiving unit, Focal Length is the distance between the lens and the light receiving unit, The minimum number of points that the sensor recognizes the object to be detected.)
상기 설계 사양은 픽셀 크기(pixel size), 해상도(Resolution), 초점 거리(Focal Length), 검출 대상 크기(Object Size), 검출 대상을 인식하는 최소한의 포인트 개수(Minimum Points)를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템. 3. The method according to claim 1 or 2,
The design specification includes a pixel size, a resolution, a focal length, an object size, and a minimum number of points for recognizing an object to be detected. Specification Analysis System for Lidar Sensor Fabrication.
상기 최종 산출부는
상기 정의된 센서 사양에 대하여 가중치를 부여하여 오차를 계산하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템. The method according to claim 1,
The final calculator
And the error is calculated by giving a weight to the sensor specification defined above.
상기 정의된 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양에 대하여 가중치를 조절하여 부여하는 가중치 조절부
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 분석 시스템. The method according to claim 1 or 4,
A weight adjustment unit for adjusting and applying a weight to a sensor specification to be optimized first among the sensor specifications defined above,
Wherein the system further comprises a controller for controlling the system.
상기 시스템이 라이다(LIDAR) 센서에 대하여 정의된 센서 사양을 카메라 모델링을 기반으로 구축된 관계식을 근거로 분석하고 분석 결과 상기 정의된 센서 사양을 출력하기 위해 센서 부품들이 가져야 할 설계 사양을 추출하는 단계;
상기 시스템이 추출된 설계 사양을 기준으로 센서 사양을 재 산출하는 단계; 및
상기 시스템이 재 산출된 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양과의 오차를 계산하고 상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계를 포함하고,
상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계는,
상기 시스템이 상기 재 산출된 센서 사양과 상기 정의된 센서 사양간 오차를 최소화하는 하기 수학식 3에 의해 최종 설계 사양을 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 최적화 방법.
[수학식 3]
(여기서, ,는 정의된 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 x,y 방향 뷰 영역(FOV), ,,는 정의된 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), ,,는 최적화 사양 산출부를 통해 산출된 최적의 센서 사양의 차량, 이륜차, 보행자에 대한 최대검출거리(MDR), 는 각 엘리먼트(element)에 대한 가중치임.) As a method in a system for analyzing specifications for LIDAR sensor fabrication,
The system analyzes the sensor specifications defined for the LIDAR sensor based on the relationship established based on the camera modeling and extracts the design specifications that the sensor components should have in order to output the defined sensor specifications step;
Re-calculating the sensor specification based on the extracted design specification; And
The system calculates an error between the re-calculated sensor specification and the defined sensor specification, and finally extracts the design specification with the minimum error,
Finally, the step of finally extracting the design specification,
Wherein the system calculates a final design specification according to the following formula (3) that minimizes an error between the re-calculated sensor specification and the defined sensor specification.
&Quot; (3) "
(here, , Is the x, y direction view area (FOV) of the defined sensor specification, , (X, y) view area (FOV) of the optimum sensor specification calculated through the optimization specification calculator, , , (MDR) of the defined sensor specifications for vehicles, motorcycles, and pedestrians, , , (MDR) of the optimum sensor specification for the vehicle, the motorcycle, and the pedestrian calculated through the optimization specification calculator, Is the weight for each element.)
상기 오차가 최소가 되는 설계 사양을 최종으로 추출하는 단계는,
상기 정의된 센서 사양에 대하여 가중치를 부여하며, 상기 정의된 센서 사양 중 우선적으로 최적화할 센서 사양에 대하여 가중치를 조절할 수 있는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 제작을 위한 사양 최적화 방법. 8. The method of claim 7,
Finally, the step of finally extracting the design specification,
Wherein weighting is applied to the sensor specifications defined above, and the weights can be adjusted with respect to sensor specifications to be preferentially optimized among the sensor specifications defined above.
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