KR101776703B1 - 레이다 센서 및 이를 이용한 물체 검출 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 레이다 센서 및 이를 이용한 물체 검출 방법을 개시한다.
본 발명의 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법은, 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 수신하는 단계와, 상기 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 단계와, 상기 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 상기 누적된 신호로부터 검출 패턴을 정의하는 단계와, 상기 검출 패턴을 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 상기 물체의 종류를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

레이다 센서 및 이를 이용한 물체 검출 방법{Ladar and Method for object detecting using ladar}
본 발명은 레이다 센서 및 이를 이용한 물체 검출 방법에 관한 것이다.
종래의 영상 데이터의 분석에 의해 물체를 검출하는 방법은 실외를 감시하는 카메라나 CCTV의 경우 바람, 나무의 흔들림 등 자연현상이나 자체 움직임에 의하여 물체 검출의 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
그리고, PIR 센서 및 듀얼(Dual) 센서 등을 이용하여 물체를 검출하는 방법은 센서의 주변 환경에 따른 오작동이 빈발하는 단점이 있다.
레이다 센서를 이용하여 물체를 검출하는 방법은 물체의 위치와 같은 공간적인 정보는 알 수 있으나 물체의 종류를 구체적으로 식별하는 것이 불가능하다는 단점이 있다.
본 발명은 정확히 물체를 검출하고, 검출된 물체의 종류를 식별할 수 있는 레이다 센서 및 물체 검출 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법은, 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 수신하는 단계; 상기 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 단계; 상기 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 상기 누적된 신호로부터 검출 패턴을 정의하는 단계; 및 상기 검출 패턴을 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 상기 물체의 종류를 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 검출 패턴 정의 단계는, 상기 누적된 신호를 기초로 주파수 분포도를 생성하는 단계; 및 상기 주파수 분포도를 상기 검출 패턴으로 정의하는 단계;를 포함할 수 있고, 상기 검출 패턴은, 상기 주파수 분포도로부터 분석된 신호의 주기성인 레이다를 이용할 수 있다.
상기 방법은, 상기 임펄스 레이다 신호를 기초로 상기 물체의 거리를 추정하는 단계; 및 시간에 따른 상기 물체의 거리 변화에 의해 상기 물체의 움직임을 검출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 레이다 센서는, 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 신호 변환부; 상기 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 상기 누적된 신호로부터 검출 패턴을 정의하는 특징 추출부; 다수의 물체에 대한 기준 패턴을 저장하는 데이터베이스; 및 상기 검출 패턴을 상기 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 상기 물체의 종류를 식별하는 판단부;를 포함할 수 있다.
상기 특징 추출부는, 상기 누적된 신호를 기초로 주파수 분포도를 생성하고, 상기 주파수 분포도를 상기 검출 패턴으로 정의할 수 있고, 상기 검출 패턴은, 상기 주파수 분포도로부터 분석된 신호의 주기성일 수 있다.
상기 레이다 센서는, 상기 임펄스 레이다 신호를 기초로 상기 물체의 거리를 추정하는 거리 추정부; 및 시간에 따른 상기 물체의 거리 변화에 의해 상기 물체의 움직임을 검출하는 움직임 검출부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 레이다 센서의 정보를 이용하여 물체를 검출하고, 검출된 물체의 종류를 식별할 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 물체의 움직임 추적을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법을 설명하는 도면이다. 도 1의 레이다 센서는 송수신기 일체형 레이다 센서를 도시한 예시도이고, 도 2의 레이다 센서는 송수신기 분리형 레이다 센서를 도시한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 송수신기 일체형 레이다 센서(100)는 안테나(101)를 통해 레이다 신호(Tx)를 출력하고, 물체로부터 반사된 신호(Rx)를 수신한다. 출력된 레이다 신호(Tx)는 물체까지 직선으로 진행한 후, 물체에서 반사(Rx)하여 돌아온다. 레이다 센서(100)는 출력되는 레이다 신호(Tx)와 물체로부터 반사된 레이다 신호(Rx)를 분석하여 레이다 센서(100)와 물체 사이의 거리(이하, '물체의 거리'라고 함)(r), 위상(θ)을 포함하는 위치 정보를 검출할 수 있다. 레이다 센서(100)는 거리 정보의 변화에 따라 물체를 추적할 수 있다.
또한, 레이다 센서(100)는 반사된 레이다 신호(Rx)로부터 검출된 물체의 특징에 대응하는 신호의 패턴을 데이터 베이스화된 패턴과 비교하여, 물체의 종류를 식별할 수 있다.
안테나(101)는 송수신용 단일 안테나로 구현될 수 있고, 또는 송신용 및 수신용의 별개 안테나 세트로 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 송수신기 분리형 레이다 센서는 레이다 송신기(200) 및 레이다 수신기(300)를 포함한다.
레이다 송신기(200)와 레이다 수신기(300)는 각각 별개로 상호 이격되어 감시 영역 내에 배치된다. 도 2의 송수신기 분리형 레이다 센서는 도 1의 송수신기 일체형 레이다 센서(100)에 비해 물체 탐색거리를 확대할 수 있는 장점이 있다.
레이다 송신기(200)는 안테나(201)를 통해 레이다 신호(Tx)를 출력한다.
레이다 수신기(300)는 안테나(301)를 통해 레이다 송신기(200)가 출력한 레이다 신호(Tx) 및 물체로부터 반사된 신호(Rx)를 수신한다. 레이다 수신기(300)는 레이다 송신기(200)가 출력하는 레이다 신호(Tx)와 반사된 신호(Rx)를 기초로 레이다 수신기(300)와 물체 사이의 거리(이하, '물체의 거리'라고 함)(r)를 검출할 수 있다. 레이다 수신기(300)는 거리 정보의 변화에 따라 물체를 추적할 수 있다.
또한, 레이다 수신기(300)는 반사된 레이다 신호(Rx)로부터 검출된 물체의 특징에 대응하는 신호의 패턴을 데이터 베이스화된 패턴과 비교하여, 물체의 종류를 식별할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 레이다 센서(400)는 수신부(410), 신호 처리부(420), 물체 추적부(430), 및 물체 식별부(460)를 포함한다.
레이다 센서(400)는 물체의 유무 또는 물체와의 거리만을 판단하는 센서이거나, 물체의 위치까지 파악이 가능한 센서일 수 있다. 도 3의 레이다 센서(400)는 도 1의 레이다 센서(100), 또는 도 2의 레이다 센서에서 레이다 수신기(300)에 구현될 수 있다.
수신부(410)는 물체로부터 반사된 레이다 신호(예를 들어, RF 신호)를 안테나를 통해 수신한다. 수신한 레이다 신호는 임펄스 신호로서, 시간 영역 신호이다.
신호 처리부(420)는 레이다 신호에서 클러터 및 노이즈를 제거한다. 예를 들어, 신호 처리부(420)는 루프 필터 알고리즘(Loop-filter algorithm), 특이값 분해 알고리즘(singular value decomposition(SVD) algorithm) 등을 이용하여 클러터 및 노이즈를 제거할 수 있으며, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 다양한 방법이 사용될 수 있다.
물체 추적부(430)는 거리 추정부(440) 및 움직임 검출부(450)를 포함한다.
거리 추정부(440)는 임펄스 레이다 신호를 기초로 물체의 거리를 추정할 수 있다. 거리 추정부(440)는 출력되는 레이다 신호와 물체로부터 반사된 레이다 신호 사이의 유사도를 기초로 물체의 거리(r)를 추정할 수 있다. 거리 추정부(440)는 상호 상관(cross correlation) 함수를 이용하여 출력되는 레이다 신호와 반사된 레이다 신호 사이의 시간 차를 측정하고, 이를 기초로 물체의 거리(r)를 추정할 수 있다.
움직임 검출부(450)는 추정된 거리 정보를 기초로 물체의 움직임을 검출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 물체의 움직임 추적을 설명하기 위한 그래프이다. 도 4(a)를 참조하면, 움직임 검출부(450)는 시간에 따른 물체의 거리 변화에 의해 물체의 움직임을 검출할 수 있다. 도 4(b)를 참조하면, 움직임 검출부(450)는 움직임 특성을 반영하여 물체의 움직임이 자연스럽도록, 추정된 물체의 거리를 보정할 수 있다. 움직임 검출부(450)는 예를 들어, 칼만 필터 알고리즘(kalman-filter algorithm)을 이용하여, 도 4(a)의 그래프를 도 4(b)의 그래프와 같이 스무드하게 보정할 수 있다.
물체 식별부(460)는 신호 변환부(470), 특징 추출부(480), 판단부(490), 및 데이터베이스(DB)(500)를 포함한다.
신호 변환부(470)는 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역(frequency domain)의 신호로 변환한다. 신호 변환부(470)는, 예를 들어, 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용하여 시간 영역의 신호를 주파수 영역의 신호로 변환할 수 있다.
특징 추출부(480)는 일정 시간 동안 누적된 주파수 영역의 신호를 기초로 주파수 분포도(spectrogram)를 생성하고,
신호의 주기성을 분석한다. 특징 추출부(480)는 신호의 주기성을 기초로 검출 패턴을 정의한다. 정의된 검출 패턴은 물체의 특징을 나타낸다.
판단부(490)는 정의된 검출 패턴을 데이터베이스(500)에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 매칭하는 기준 패턴을 찾음으로써, 물체를 식별할 수 있다. 판단부(490)는, 예를 들어, 패턴 비교에 의해 물체를 사람, 동물, 움직이는 사물 등으로 구분할 수 있다.
반사되어 수신되는 RF 신호는, 사람의 움직임, 동물의 움직임, 또는 자동차와 같은 움직이는 사물의 응답 신호에 따라 수신 신호의 패턴이 달라진다. 사람의 움직임은 일반적으로 공통적인 패턴이 있으며, 이와 같은 패턴은 동물의 움직임 패턴이나 사물의 응답 신호 패턴과 구별된다. 예를 들어, 사람이 걷는 움직임에 대한 레이다 수신 신호는 일정한 주기 형태로 나타난다. 동물의 움직임에 대한 레이다 수신 신호는 주기가 사람과 매우 다르게 불규칙적으로 나타난다. 이는 사람과 같이 일정한 속도 및 패턴으로 움직이지 않기 때문이다. 고정된 사물에 대한 레이다 수신 신호는 다소 수신 신호의 진폭은 커지나, 노이즈와 같이 일정한 신호로 나타난다. 움직이는 사물에 대한 레이다 수신 신호 또한 다른 신호들과 다른 신호 특징을 나타낸다. 따라서, 레이다 수신 신호에 대한 추가적 분석을 통하여 물체를 식별할 수 있다.
데이터베이스(DB)(480)는 사전에 사람, 동물(고양이, 개 등), 고정 또는 움직이는 사물(나무, 자동차 등)에 대한 특징 정보를 산출하여 테이블 형태로 저장하고 있다. 여기서, 특징 정보는 물체별 주파수 분포도, 주파수 분포도로부터 분석된 신호 주기성, 속도 변화 등일 수 있으며, 기준 패턴이 된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 예를 도시한다. 도 5를 참조하면, 데이터베이스(480)는 물체의 특징 정보로서 주파수 분포도를 기준 패턴(패턴A, 패턴B, 패턴C,...)으로 하여 물체의 종류와 대응시켜 저장하고 있다.
예를 들어, 물체에 반사된 레이다 신호를 주파수 변환한 후 누적하여 생성된 주파수 분포도(검출 패턴)가 데이터베이스(480)의 패턴A와 매칭하는 경우, 물체는 사람으로 식별될 수 있다.
본 실시예의 물체 추적부(430)와 물체 식별부(460)는 병렬로 동작하며 각각 물체 검출 및 추적, 물체 검출 및 식별을 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 레이다 센서는 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 수신한다(S601). 레이다 센서는 임펄스 레이다 신호에서 클러터 및 노이즈를 제거한다. 이를 위해, 레이다 센서는 루프 필터 알고리즘(Loop-filter algorithm), 특이값 분해 알고리즘(singular value decomposition(SVD) algorithm) 등을 이용할 수 있다.
레이다 센서는 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환한다(S602). 레이다 센서는 시간 영역의 임펄스 신호에 대해 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용하여 주파수 영역으로의 신호 변환을 수행할 수 있다.
레이다 센서는 변환된 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 누적된 신호로부터 검출 패턴을 정의한다(S603). 레이다 센서는 누적된 신호를 기초로 주파수 분포도를 생성하고, 주파수 분포도로부터 신호의 주기성을 분석하여 검출 패턴을 정의할 수 있다. 정의된 검출 패턴은 물체의 특징을 나타낸다.
레이다 센서는 검출 패턴을 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 물체의 종류를 식별할 수 있다(S604). 레이다 센서는 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들 중 검출 패턴과 매칭하는 기준 패턴을 찾음으로써, 물체의 종류를 판단할 수 있다.
한편, 레이다 센서는 물체의 종류 식별 동작과 별개로, 임펄스 레이다 신호를 이용하여 물체를 추적할 수 있다.
레이다 센서는 임펄스 레이다 신호를 기초로 물체의 거리를 추정할 수 있다(S607). 레이다 센서는 출력되는 레이다 신호와 물체로부터 반사된 레이다 신호 사이의 유사도를 기초로 물체의 거리(r)를 추정할 수 있다. 레이다 센서는 상호 상관(cross correlation) 함수를 이용하여 출력되는 레이다 신호와 반사된 레이다 신호 사이의 시간 차를 측정하고, 이를 기초로 물체의 거리(r)를 추정할 수 있다.
레이다 센서는 시간에 따른 물체의 거리 변화에 의해 물체의 움직임을 검출할 수 있다(S608). 레이다 센서는 칼만 필터 알고리즘(kalman-filter algorithm)을 이용하여 추정된 물체의 거리를 보정할 수 있다.
본 발명은 무선 레이다 수신 신호를 주파수 영역에서 신호 처리 및 분석하여 물체의 검출 및 물체의 종류를 판별할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 감시 영역 내에 이격 배치된 레이다 송신기 및 레이다 수신기를 포함하는 레이다 센서를 이용하여 물체를 검출하는 방법에 있어서,
    상기 레이다 송신기가 출력한 레이다 신호가 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 상기 레이다 수신기가 수신하는 단계;
    상기 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 단계;
    상기 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 상기 누적된 신호로부터 추출된 물체의 특징을 나타내는 특징 정보를 기초로 검출 패턴을 정의하는 단계;
    상기 검출 패턴을 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 상기 물체의 종류를 식별하는 단계;
    상기 임펄스 레이다 신호를 기초로 상기 물체의 거리를 추정하는 단계;
    시간에 따른 상기 물체의 거리 변화에 의해 상기 물체의 움직임을 검출하는 단계; 및
    상기 물체의 움직임 특성을 반영하여 상기 추정된 물체의 거리를 보정함으로써 상기 물체의 움직임을 스무드하게 보정하는 단계;를 포함하고,
    상기 특징 정보는 상기 누적된 신호의 주파수 분포도로부터 획득된 물체의 종류에 따라 다르게 나타나는 물체의 움직임에 대응하는 신호의 주기성, 진폭 및 속도 변화를 포함하는, 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 검출 패턴 정의 단계는,
    상기 누적된 신호를 기초로 주파수 분포도를 생성하는 단계;
    상기 주파수 분포도로부터 특징 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 특징 정보를 기초로 상기 검출 패턴을 정의하는 단계;를 포함하는 레이다 센서를 이용한 물체 검출 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 감시 영역 내에 배치되고 레이다 신호를 출력하는 레이다 송신기; 및
    상기 감시 영역 내에 상기 레이다 송신기와 이격 배치되고, 상기 레이다 송신기가 출력한 레이다 신호가 물체에서 반사된 임펄스 레이다 신호를 수신하는 레이다 수신기;를 포함하고,
    상기 레이다 수신기는,
    상기 임펄스 레이다 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 신호 변환부;
    상기 주파수 영역 신호를 일정 시간 동안 누적하고, 상기 누적된 신호로부터 추출된 물체의 특징을 나타내는 특징 정보를 기초로 검출 패턴을 정의하는 특징 추출부;
    다수의 물체에 대한 기준 패턴을 저장하는 데이터베이스;
    상기 검출 패턴을 상기 데이터베이스에 저장된 기준 패턴들과 비교하여 상기 물체의 종류를 식별하는 판단부;
    상기 임펄스 레이다 신호를 기초로 상기 물체의 거리를 추정하는 거리 추정부; 및
    시간에 따른 상기 물체의 거리 변화에 의해 상기 물체의 움직임을 검출하고, 물체의 움직임 특성을 반영하여 상기 추정된 물체의 거리를 보정함으로써 상기 물체의 움직임을 스무드하게 보정하는 움직임 검출부;를 포함하고,
    상기 특징 정보는 상기 누적된 신호의 주파수 분포도로부터 획득된 물체의 종류에 따라 다르게 나타나는 물체의 움직임에 대응하는 신호의 주기성, 진폭 및 속도 변화를 포함하는, 레이다 센서.
  6. 삭제
  7. 삭제
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  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
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