KR101734654B1 - 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법 - Google Patents

레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 단일 레이저 스캐너를 이용하여 센서 중심의 좌표계로 작성된 센서 주변의 점유 격자 지도를 생성하는 기술로써, 점유 격자 지도가 이동되면서 발생하는 변위의 손실을 보상하여 점유 격자 지도에서 감지된 대상물이 정적인 대상물 혹은 동적인 대상물인지를 파악할 수 있도록 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템은 상기 레이저 스캐너가 읽은 스캔 데이터, 과거의 계측 지도 및 센서의 움직임에 관한 데이터를 포함하는 데이터부, 상기 스캔 데이터로부터 작성된 현재의 계측 지도와 상기 과거의 계측 지도 및 상기 센서의 움직임에 관한 데이터를 이용하여 작성된 예측 지도를 결합하는 매핑부 및 상기 매핑부의 매핑 알고리즘을 이용하여 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 인식하는 정적 및 동적 대상물 판별부를 포함한다.

Description

레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법{System and Method for writing Occupancy Grid Map of sensor centered coordinate system using laser scanner}
본 발명은 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 레이저 스캐너를 이용하여 센서 중심의 좌표계로 작성된 점유 격자 지도를 생성하는 기술에 관한 것이다.
레이저 기술은 각종 의료, 기계가공, 정밀측정, 산업제어, 영상, 조명 및 예술 등 다양한 용도로 이용되고 있다.
특히 레이저는 광선이 집속되어 진행되므로 특정한 목적물에만 비출 수 있고, 목적물로부터 반사되는 반사파의 도달시간을 측정하여 목적물까지의 거리를 계산해 낼 수 있기 때문에 거리정보를 포함하여 3차원의 이미지 정보를 얻을 수 있다.
레이저를 이용하여 3차원 영상 이미지를 얻기 위해서는 관측하고자 하는 방향으로 X축 및 Y축의 2차원 스캐닝을 하면서 각 화소(pixel)마다 레이저 펄스를 발사하고 반사파의 수신시각을 측정하여 각 화소의 거리정보를 계산하여야 한다.
따라서, 레이저 스캐너의 핵심기능은 X축 및 Y축의 2차원으로 기계적인 방법에 의해 스캐닝을 하는 것과 반사파를 이용한 거리측정의 두 가지를 들 수 있다.
[특허문헌]한국등록특허 1409323호.
본 발명은 단일 레이저 스캐너를 이용하여 센서 중심의 좌표계로 작성된 센서 주변의 점유 격자 지도를 생성하는 기술로써, 점유 격자 지도가 이동되면서 발생하는 변위의 손실을 보상하여 점유 격자 지도에서 감지된 대상물이 정적인 대상물 혹은 동적인 대상물인지를 파악할 수 있도록 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템은 상기 레이저 스캐너가 읽은 스캔 데이터, 과거의 계측 지도 및 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 포함하는 데이터부, 상기 스캔 데이터로부터 작성된 현재의 계측 지도와 상기 과거의 계측 지도 및 상기 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 이용하여 작성된 예측 지도를 결합하는 매핑부 및 상기 매핑부에서 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 인식하는 정적 및 동적 대상물 판별부를 포함한다.
삭제
또한, 상기 점유 격자 지도는 매시간 별 계측되는 상기 스캔 데이터를 이용하여 재귀적으로 업데이트 될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 방법은 자차량에 구비된 상기 레이저 스캐너를 이용하여 스캔 데이터를 측정하는 단계, 과거의 계측 지도와 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 이용하여 센서 중심 좌표계로 예측되는 예측 지도를 작성하는 단계 및 측정된 상기 스캔 데이터를 이용하여 현재의 계측 지도를 작성하는 단계, 작성된 상기 현재의 계측지도와 상기 예측지도를 결합하여 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 예측 지도를 작성하는 단계는 상기 센서의 움직임에 관한 데이터를 이용하여 상기 자차량의 변위를 계산하는 단계 및 상기 자차량의 변위에 과거의 여분의 변위를 합하여 유의미한 변위를 계산하고, 현재의 여분의 변위를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
삭제
또한, 상기 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 단계 이후, 상기 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 인식하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 점유 격자 지도는 매시간 별 계측되는 상기 스캔 데이터를 이용하여 재귀적으로 업데이트 될 수 있다.
본 기술은 단일 레이저 스캐너를 이용하여 센서 중심의 좌표계로 작성된 주변 환경의 점유 격자 지도를 생성하는 기술이다.
아울러, 점유 격자 지도의 좌표계를 이동하는 과정에서 발생하는 변위의 손실을 보상함으로써 이산화 오류(discretization error)를 감소시키고, 지도의 부정합을 해결할 수 있다.
아울러, 센서 중심 좌표계로 작성된 점유 격자 지도를 이용하여 동적 대상물 또는 정적 대상물을 판별할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 알고리즘(algorithm)을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 알고리즘에서 예측 지도(predicted map)를 작성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 설명하는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도 및 그 점유 격자 지도에서 주변 대상물 중 정적 대상물 또는 동적 대상물이 인식된 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템은 스캔 데이터(101), 과거의 계측 지도(102), 센서의 움직임에 관한 데이터(103)를 포함하는 제 1 데이터부(100), 매핑부 또는 매핑 알고리즘(110, Mapping Algorithm), 현재의 계측 지도(120)를 포함하는 제 2 데이터부 및 정적/동적 대상물 판별부(130, Static/Dynamic Object Detection Unit)를 포함한다.
먼저, 스캔 데이터(101, Scan Data)는 레이저 스캐너가 읽은 데이터이다.
다음으로, 과거의 계측 지도(102)는 항상 센서를 원점으로 하는 좌표계로 표현될 수 있는 과거의 계측된 지도 정보(Map Information)를 의미한다.
그리고, 센서의 움직임에 관한 데이터(103)는 센서의 이동 데이터(Motion Data)를 포함하는 정보이다.
여기서, 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도는 스캔 데이터(101), 과거의 계측 지도(102), 센서의 움직임에 관한 데이터(103) 및 현재의 계측 지도(120)를 이용하여 작성된다. 여기서, 현재의 계측 지도(120)는 항상 센서를 원점으로 하는 좌표계로 표현될 수 있는 현재의 계측된 지도 정보(Map Information)를 의미한다.
이러한 점유 격자 지도는 매시간 계측되는 스캔 데이터를 이용하여 재귀적으로 최신의 정보로 업데이트 된다.
구체적으로, 스캔 데이터, 과거의 계측 지도, 센서의 움직임에 관한 데이터가 매핑 알고리즘을 통해 매핑되고, 매핑된 정보와 현재의 계측 지도와 비교되어 점유 격자 지도가 작성된다. 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템은 이러한 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 판별한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 알고리즘(algorithm)을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 알고리즘(algorithm)은 과거의 계측 지도(102)와 센서의 움직임에 관한 데이터(103)를 이용하여 현재의 센서 중심 좌표계로 예측되는 예측 지도(200, Predicted Map)를 작성하고, 매시간 계측되는 새로운 스캔 데이터를 이용하여 현재의 계측 지도(120)를 작성한다.
이러한 예측 지도(200)와 현재의 계측 지도(120)를 결합하여 현재 시점에서 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도(210, Map t)를 작성한다.
여기서, 예측 지도(200)와 현재의 계측 지도(120)를 결합하여 현재의 점유 격자 지도(210)를 작성하는 과정에서 시간(t)에서의 센서 중심 좌표계 상에서의 현재의 점유 격자 지도
Figure 112016049481355-pat00001
상의 i 번째 격자
Figure 112016049481355-pat00002
의 점유 확률은 하기 수학식1과 같이 나타낼 수 있다. 여기서,
Figure 112016049481355-pat00003
는 시간 1에서 t까지의 센서의 운동 정보를 나타내고,
Figure 112016049481355-pat00004
는 시간 1에서 t까지의 지도 계측 정보를 나타낸다.
[수학식 1]
Figure 112015061815551-pat00005

아울러, 예측 지도(200)와 현재의 계측 지도(120)를 결합하여 현재의 점유 격자 지도(210)를 작성하는 과정에서 시간(t-1)에서 시간(t)의 센서 중심 좌표계 상에서의 변환된 예측 지도
Figure 112016049481355-pat00006
의 i 번째 격자
Figure 112016049481355-pat00007
의 점유 확률은 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112015061815551-pat00008

아울러, 시간(t)의 센서 중심 좌표계에서의 현재의 점유 격자 지도의 점유 확률은 하기 수학식3과 같이 나타낼 수 있고 업데이트 될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112015061815551-pat00009

여기서, k는 센서 중심 좌표계의 이동으로 발생하는 불확실성을 나타내는 파라미터로써, 불확실성이 클수록 1에 가까운 수치이며, 불확실성이 작을수록 0에 가깝게 설정된다. 아울러,
Figure 112015061815551-pat00010
는 점유 격자 지도
Figure 112015061815551-pat00011
상의 i 번째 점유되지 않은 격자를 나타낸다.
이러한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도에서 시간(t)의 예측 지도
Figure 112015061815551-pat00012
의 좌표계는 시간(t-1)의 예측 지도
Figure 112015061815551-pat00013
의 좌표계에서 센서의 변위만큼 이동한다.
예측 지도의 i 번째 격자
Figure 112015061815551-pat00014
는 시간(t-1)의 예측 지도의 i' 번째 격자의 정보가 시간(t) 동안 이동한 정보를 가지고, 센서 중심 좌표계의 이동에 따른 k를 이용하여 매우 동적인 환경에서 환경 정보를 인식하는데 유용하다.
도 3은 본 발명의 일실시예 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 알고리즘에서 예측 지도(predicted map)를 작성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 예측 지도(predicted map)를 작성하는 방법에서 현재 시간(t)의 지도 좌표계를 센서 중심 좌표계로 변환하는 과정에서의 변위(displacement)를 계산할 수 있다.
자차량으로부터 수신한 속도(speed) 또는 요(yaw) 정보를 포함하는 운동 정보(103, Motion t)를 이용하여 자차량의 변위(300, displacement t)를 계산하고, 과거의 여분의 변위(310, past surplus displacement t-1)를 합하여 유의미한 변위(320, significant displacement t)와 현재의 여분의 변위(330, current surplus displacement t)로 분리될 수 있다. 여기서, 유의미한 변위(320)는 지도의 좌표계 또는 센서 중심의 좌표계 상의 격자의 크기를 단위로 나타낼 수 있다.
예를 들어, 지도상의 격자의 확률이 0.5를 넘으면, 지도상의 격자 확률에서 센서로부터 데이터가 발생한 지점이 점유되었다고 판단하고, 차량이 지도상의 격자의 크기 중 1.3을 이동하면 유의미한 변위(320)는 1로 나타낼 수 있고, 현재의 여분의 변위(330)는 0.3으로 나타낼 수 있다. 차량이 지도상의 격자에서 다음 격자로 이동할 때 이러한 현재의 여분의 변위(330) 0.3이 과거의 여분의 변위(310) 0.3이 되어서 연산에 적용되는 알고리즘이 실시된다.
도 3에서는 센서를 중심으로 지도를 나타낼 수 있기 때문에 센서의 이동에 따라 지도가 이동한다. 격자의 정보 또는 데이터가 다른 격자로 이동하기 위해서는 적어도 한 격자를 넘어설 만큼의 변위를 필요로 한다. 한 격자를 넘어설 만큼의 변위가 아니면 격자의 이동은 표현되지 않고, 센서의 변위는 손실된다.
이러한 유의미한 변위와 여분의 변위는 하기 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112015061815551-pat00015
Figure 112015061815551-pat00016
여기서,
Figure 112015061815551-pat00017
는 변위,
Figure 112015061815551-pat00018
는 여분의 변위,
Figure 112015061815551-pat00019
는 유의미한 변위를 의미하고, mod는 나머지 함수이며, grid size는 격자 구조를 나타낸다.
상기 수학식 (1)은
Figure 112015061815551-pat00020
의 조건에서 계산될 수 있으며, 상기 수학식 (2)는
Figure 112015061815551-pat00021
및
Figure 112015061815551-pat00022
의 조건에서 계산될 수 있고, 수학식 (3)은
Figure 112015061815551-pat00023
의 조건에서 계산될 수 있다.
아울러, 레이저 스캐너를 이용한 정적 또는 동적 대상물의 인식 방법은 스캔 데이터의 위치가 현재의 계측 지도에 점유되어 있고, 과거의 계측 지도에도 점유되어 있는 정도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 하기 수학식 5와 같이 정적 대상물의 정적성이 계산될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112015061815551-pat00024
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 점유 격자 지도상에 격자는 연속된(continuous) 공간이 아니라 이산적인(discrete) 공간으로 표현되므로, 격자 상에 센서로부터 데이터가 발생한 지점은 동일한 격자 내에 동일한 점(a, b, c, d)으로 표현될 수 있다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도 및 그 점유 격자 지도에서 주변 대상물 중 동적 대상물 또는 정적 대상물이 인식된 도면이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도에서 점유된 상태가 작성된 지도이다.
여기서, 점유 격자 지도에서 대상물 또는 장애물이 존재하지 않는 영역(e)을 나타내고, 레이저 스캐너가 지속적으로 센싱하는 데이터(f)를 나타내며, 대상물 또는 장애물이 존재하는 영역(g)을 나타내며, 대상물 또는 장애물의 존재 여부를 판별 불가능한 영역(h)으로 나타낼 수 있다.
아울러, 점유 격자 지도에서 동적 대상물은 A, A'로 나타내고, 정적 대상물은 B, B'로 나타낼 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 기술은 단일 레이저 스캐너를 이용하여 센서 중심의 좌표계로 작성된 주변 환경의 점유 격자 지도를 생성하는 기술이다.
아울러, 점유 격자 지도의 좌표계를 이동하는 과정에서 발생하는 변위의 손실을 보상함으로써 이산화 오류를 감소시키고, 지도의 부정합을 해결할 수 있다.
이상, 본 발명은 비록 한정된 구성과 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상은 이러한 것에 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해, 본 발명의 기술적 사상과 하기 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형 실시가 가능할 것이다.

Claims (8)

  1. 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템에 있어서,
    상기 레이저 스캐너가 읽은 스캔 데이터, 과거의 계측 지도 및 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 포함하는 데이터부;
    상기 스캔 데이터로부터 작성된 현재의 계측 지도와 상기 과거의 계측 지도 및 상기 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 이용하여 작성된 예측 지도를 결합하는 매핑부; 및
    상기 매핑부에서 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 인식하는 정적 및 동적 대상물 판별부
    를 포함하되, 상기 점유 격자 지도는 매시간 별 계측되는 상기 스캔 데이터를 이용하여 재귀적으로 업데이트 되는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 방법에 있어서,
    자차량에 구비된 상기 레이저 스캐너를 이용하여 스캔 데이터를 측정하는 단계;
    과거의 계측 지도와 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 이용하여 센서 중심 좌표계로 예측되는 예측 지도를 작성하는 단계; 및
    측정된 상기 스캔 데이터를 이용하여 현재의 계측 지도를 작성하는 단계
    작성된 상기 현재의 계측지도와 상기 예측지도를 결합하여 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 단계;
    를 포함하되, 상기 점유 격자 지도는 매시간 별 계측되는 상기 스캔 데이터를 이용하여 재귀적으로 업데이트 되는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 예측 지도를 작성하는 단계는,
    상기 차량의 속도와 요(yaw) 정보를 이용하여 상기 자차량의 변위를 계산하는 단계; 및
    상기 자차량의 변위에 과거의 여분의 변위를 합하여 유의미한 변위를 계산하고, 현재의 여분의 변위를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 방법.
  6. 삭제
  7. 청구항 4에 있어서,
    상기 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 단계 이후,
    상기 점유 격자 지도 내에 대상물이 정적 대상물인지 혹은 동적 대상물인지를 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 방법.
  8. 삭제
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