KR102008772B1 - 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 멀티 센서의 캘리브레이션과 융합을 위하여 특징 기하를 이용하는 것에 의해 정밀도를 높일 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 영상 센서, 레이저 센서 및 항법 센서를 갖는 센서 모듈;영상 센서의 이미지 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 1 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 1 특징 기하 기호화부;레이저 센서의 거리 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 2 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 2 특징 기하 기호화부;3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 상기 센서 모듈들에서의 특징 기하를 정합하는 특징 기하 정합부;상기 특징 기하 정합부의 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고 데이터 융합을 하는 센서 융합 기하모델 보정부;를 포함하는 것이다.

Description

특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법{System and Method for Calibration and Integration of Multi-Sensor using Feature Geometry}
본 발명은 멀티센서 캘리브레이션 및 융합에 관한 것으로, 구체적으로 멀티 센서의 캘리브레이션과 융합을 위하여 특징 기하를 이용하는 것에 의해 정밀도를 높일 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
GNSS/INS, 카메라, LiDAR 등 통합센서시스템에 탑재되는 각 센서들은 고유의 좌표체계를 가지고 있다.
이러한 좌표시스템을 통합시켜 데이터를 통합시키는 Geo-referencing 과정이 필요하고, 절대좌표시스템으로 통합시키기 위해 GPS/INS 좌표체계로의 통합을 수행하기 위한 모델링 과정이 필요하다.
그리고 사진을 이용하여 3차원 공간좌표를 재구성할 때 카메라의 내부표정요소(IOP: Interior Orientation Parameter)를 고려하여야 정확한 결과를 얻을 수 있다.
특히, 내부표정요소가 제공되는 측량용 카메라가 아닌, 비측량용 카메라인 DSLR 등의 카메라를 3차원 공간좌표 재구성에 사용할 때에는 초점거리, 주점의 위치, 왜곡계수 등의 내부표정요소를 구하여야 한다.
또한, 비측량용 카메라의 경우 카메라의 내부 시스템이 측량용 카메라에 비해 불안정한 만큼 주기적인 검정과정이 필요하다.
따라서, 디지털 카메라에 대한 검보정 시스템이 필수적이다.
카메라 보정 요소로는 카메라의 초점 거리(focal length), 주점 위치(principal point), 왜곡 계수(distortion) 등이 존재한다.
초점 거리는 렌즈와 이미지 센서간의 정확한 거리를 의미한다.
주점 위치를 알아내는 것은 이미지 센서의 정확한 중심점을 찾아내는 것을 의미하고, 마지막으로 왜곡 계수 산출은 카메라의 방사왜곡, 접선왜곡등의 오차를 제거하기 위하여 왜곡계수 산출하는 과정을 나타낸다.
이와 같이 영상, 레이저, 항법센서의 기하모델과 변수들이 정확하게 정의되어 있어야 개별 센서들의 기하 모델링 및 센서 데이터 간의 융합이 가능함에도 종래 기술에서는 설계도면을 기반으로 센서의 기하모델링을 수행하였다.
따라서, 센서 기하에 오류가 있을 경우에는 자, 레이저 포인터 등을 이용하여 검보정 작업을 수행하는데, 이 경우에는 설계도면, 자, 레이저 포인터를 사용하여 센서의 기하모델링을 수행하기 때문에 정확한 센서 모델링에는 한계가 있다.
따라서, 정확한 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 제10-2009-0064679호 대한민국 공개특허 제10-2012-0065067호 대한민국 공개특허 제10-2014-0049361호
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합의 문제를 해결하기 위한 것으로, 멀티 센서의 캘리브레이션과 융합을 위하여 특징 기하를 이용하는 것에 의해 정밀도를 높일 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 영상 센서, 레이저 센서, 항법 센서의 캘리브레이션과 융합에 있어 구, 평면, 원기둥, 다각형기둥, 흑백 패턴, 원, 점 등 특징 기하를 이용하여 수행하여 정밀도를 높일 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 센서들의 통합 모델링 및 데이터 융합 작업시간을 단축시킬 수 있으며 정확한 센서 검보정이 가능하도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 정확한 센서 검보정이 가능하고, 검보정 결과를 통해 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고, 영상 센서 기하 파라미터로 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 레이저 센서 기하 파라미터로 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 항법 센서의 기하 파라미터로 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도를 확인하고, 확인된 정확도 및 정밀도를 기준으로 검보정을 재수행하고 이 절차를 설정된 레벨의 정확도, 정밀도를 만족할 때까지 반복 수행하여 센서들의 통합 모델링 및 데이터 융합의 정확도를 높일 수 있도록 한 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치는 영상 센서, 레이저 센서 및 항법 센서를 갖는 센서 모듈;영상 센서의 이미지 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 1 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 1 특징 기하 기호화부;레이저 센서의 거리 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 2 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 2 특징 기하 기호화부;3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 상기 센서 모듈들에서의 특징 기하를 정합하는 특징 기하 정합부;상기 특징 기하 정합부의 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고 데이터 융합을 하는 센서 융합 기하모델 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 특징 기하는, 구형, 평면형, 원기둥형, 다각기둥형의 어느 하나를 포함하는 3차원 특징 기하와,원형, 패턴형, 점형의 어느 하나를 포함하는 2차원 특징 기하로 구분되는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 특징 기하 정합부에서, 영상 센서는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고, 레이저 센서는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 하고, 항법 센서는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 영상 센서의 기하 파라미터는, 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 레이저 센서의 기하 파라미터는, 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 항법 센서의 기하 파라미터는, 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 센서 융합 기하모델 보정부의 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도 확인하고 이를 기준으로 검보정을 재수행하는 결과 적합 판정부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 제 1 특징 기하 기호화부는, 영상 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하고, 색상 변화를 통해 경계점 및 경계선을 추출하여, 추출된 경계선 상의 픽셀 좌표를 기반으로 특징 기하의 기호화를 수행하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 제 2 특징 기하 기호화부는, 레이저 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하고, 특징 기하의 기호화를 수행하고 특정 영역내에 설정된 수의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있는지를 판단하여, 기호화된 특징 기하를 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하거나, 초기 점좌표 및 영역의 재설정을 하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법은 영상 센서, 레이저 센서 및 항법 센서를 갖는 센서 모듈로부터 데이터가 입력되면, 영상 센서의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하고, 레이저 센서의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계;3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 특징 기하를 정합하는 단계;정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하는 단계;계산된 기하 정보를 기반으로 데이터 융합을 하는 단계;융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도 확인하고 이를 기준으로 검보정을 재수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 특징 기하는, 구형, 평면형, 원기둥형, 다각기둥형의 어느 하나를 포함하는 3차원 특징 기하와, 원형, 패턴형, 점형의 어느 하나를 포함하는 2차원 특징 기하로 구분되는 것을 특징으로 한다.
그리고 특징 기하를 정합하는 단계에서, 영상 센서는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고, 레이저 센서는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 하고, 항법 센서는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 영상 센서의 기하 파라미터는, 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 레이저 센서의 기하 파라미터는, 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 항법 센서의 기하 파라미터는, 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 한다.
그리고 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계에서, 영상 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하는 단계와,색상 변화를 통해 경계점 및 경계선을 추출하는 단계와,추출된 경계선 상의 픽셀 좌표를 기반으로 특징 기하의 기호화를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계에서, 레이저 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하는 단계와,특징 기하의 기호화를 수행하고 특정 영역내에 설정된 수의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있는지를 판단하는 단계와,특정 영역내에 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하기 위한 정도의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있다면, 기호화된 특징 기하를 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하는 단계와,특정 영역내에 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하기 위한 정도의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있지 않다면, 초기 점좌표 및 영역의 재설정을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 멀티 센서의 캘리브레이션과 융합을 위하여 특징 기하를 이용하는 것에 의해 정밀도를 높일 수 있다.
둘째, 영상 센서, 레이저 센서, 항법 센서의 캘리브레이션과 융합에 있어 구, 평면, 원기둥, 다각형기둥, 흑백 패턴, 원, 점 등 특징 기하를 이용하여 수행하여 정밀도를 높일 수 있다.
셋째, 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 정확한 센서 검보정이 가능하고, 검보정 결과를 통해 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있다.
넷째, 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 센서들의 통합 모델링 및 데이터 융합 작업시간을 단축시킬 수 있으며 정확한 센서 검보정이 가능하도록 한다.
다섯째, 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고, 영상 센서 기하 파라미터로 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있다.
여섯째, 레이저 센서 기하 파라미터로 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있다.
일곱째, 항법 센서의 기하 파라미터로 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있다.
어덟째, 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도를 확인하고, 확인된 정확도 및 정밀도를 기준으로 검보정을 재수행하고 이 절차를 설정된 레벨의 정확도, 정밀도를 만족할 때까지 반복 수행하여 센서들의 통합 모델링 및 데이터 융합의 정확도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치의 구성도
도 2는 3차원 특징 기하를 나타낸 구성도
도 3은 2차원 특징 기하를 나타낸 구성도
도 4는 본 발명에 따른 데이터 정합의 일 예를 나타낸 구성도
도 5는 영상 내 2차원 특징 기하로 투영된 3차원 특징 기하의 일 예를 나타낸 구성도
도 6a와 도 6b는 특징 기하의 인식 및 기호화 과정을 나타낸 플로우 차트
도 7a 내지 도 7d는 특징 기하 인식 및 기호화의 예를 나타낸 구성도
도 8은 3차원 특징 기하가 영상에 투영 시 2차원 특징 기하로 나타나는 일 예를 나타낸 구성도
도 9는 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
이하, 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치의 구성도이다.
본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법은 영상 센서, 레이저 센서, 항법 센서의 캘리브레이션과 융합에 있어 구, 평면, 원기둥, 다각형기둥, 흑백 패턴, 원, 점 등 특징 기하를 이용하여 수행하여 정밀도를 높일 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여, 본 발명은 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고, 영상 센서 기하 파라미터로 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값을 포함하여 데이터 융합 정확도를 개선하기 위한 구성을 포함한다.
본 발명은 레이저 센서 기하 파라미터로 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함할 수 있다.
본 발명은 항법 센서의 기하 파라미터로 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값을 포함할 수 있다.
특히, 본 발명은 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도를 확인하고, 확인된 정확도 및 정밀도를 기준으로 검보정을 재수행하고 이 절차를 설정된 레벨의 정확도, 정밀도를 만족할 때까지 반복 수행하는 구성을 포함한다.
본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치는 도 1에서와 같이, 이미지 정보를 촬영하는 영상 센서(10), 거리 정보를 감지하는 레이저 센서(20) 및 측위 정보 및 이동체의 속도,위치 및 자세 등의 항법 정보를 제공하는 항법 센서(30)와, 영상 센서(10)의 이미지 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 1 특징 기하 인식부(40a)와, 제 1 특징 기하 인식부(40a)에서 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 1 특징 기하 기호화부(50a)와, 레이저 센서(20)의 거리 정보를 받아 특징 기하를 인식하는 제 2 특징 기하 인식부(40b)와, 제 2 특징 기하 인식부(40b)에서 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 2 특징 기하 기호화부(50b)와, 3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 특징 기하를 정합하는 특징 기하 정합부(60)와, 특징 기하 정합부(60)의 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고, 계산된 기하 정보를 기반으로 데이터 융합을 하는 센서 융합 기하모델 보정부(70)와, 센서 융합 기하모델 보정부(70)의 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도, 정밀도 확인하고, 확인된 정확도, 정밀도를 기준으로 검보정을 재수행하는 결과 적합 판정부(80)를 포함한다.
여기서, 특징 기하는 크게 3차원 특징 기하와 2차원 특징 기하로 구분된다.
도 2는 3차원 특징 기하를 나타낸 구성도이고, 도 3은 2차원 특징 기하를 나타낸 구성도이다.
3차원 특징 기하는 구형, 평면형, 원기둥형, 다각기둥형일 수 있고, 2차원 특징 기하는 원형, 패턴형, 점형일 수 있다.
그리고 특징 기하 정합부(60)에서, 영상 센서(10)의 경우에는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고, 레이저 센서(20)의 경우에는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 한다.
그리고 항법 센서(30)의 경우에는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을 한다.
도 4는 본 발명에 따른 데이터 정합의 일 예를 나타낸 구성도이고, 도 5는 영상 내 2차원 특징 기하로 투영된 3차원 특징 기하의 일 예를 나타낸 구성도이다.
그리고 영상 센서(10)의 기하 파라미터는 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
그리고 레이저 센서(20)의 기하 파라미터는 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
그리고 항법 센서(30)의 기하 파라미터는 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
본 발명에 따른 특징 기하의 인식 및 기호화 과정을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6a와 도 6b는 특징 기하의 인식 및 기호화 과정을 나타낸 플로우 차트이고, 도 7a 내지 도 7d는 특징 기하 인식 및 기호화의 예를 나타낸 구성도이다.
그리고 도 8은 3차원 특징 기하가 영상에 투영 시 2차원 특징 기하로 나타나는 일 예를 나타낸 구성도이다.
본 발명에 따른 특징 기하의 인식 및 기호화 과정에서 특징기하 기호화 수식은 일반적으로 사용되는 수식들을 사용하고, 영상 데이터에서는 2차원 수식을, 레이저 데이터에서는 3차원 수식을 사용한다.
영상 데이터의 특징 기하의 인식 및 기호화 과정은 도 6a에서와 같이, 영상 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 한다.
그리고 색상 변화를 통해 경계점 및 경계선을 추출한다.
추출된 경계선 상의 픽셀 좌표를 기반으로 특징 기하의 기호화를 수행하여 멀티 센서 캘리브레이션에 활용한다.
그리고 레이저 데이터의 특징 기하의 인식 및 기호화 과정은 도 6b에서와 같이, 레이저 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 한다.
그리고 특징 기하의 기호화를 수행하고 특정 영역내에 충분한 수의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있는지를 판단한다.
특정 영역내에 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하기 위한 정도의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있다면, 기호화된 특징 기하를 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하고, 아니면 초기 점좌표 및 영역의 재설정을 한다.
도 7a는 구형 특징 기하의 인식 및 기호화의 예를 나타낸 것이고, 도 7b는 점 특징 기하의 인식 및 기호화의 예를 나타낸 것이고, 도 7c는 평면 특징 기하의 인식 및 기호화의 예를 나타낸 것이고, 도 7d는 기둥 특징 기하의 인식 및 기호화의 예를 나타낸 것이다.
그리고 도 8은 3차원 특징 기하가 영상에 투영 시 2차원 특징 기하로 나타나는 일 예를 나타낸 것으로, 정의된 기하모델을 통해 레이저 센서 데이터 내 관측 데이터를 영상 센서 데이터에 투영할 수 있다.
반대로, 정합된 데이터로 기하 망을 구성하여 이를 통해 기하모델을 역계산하는 캘리브레이션이을 수행할 수 있다.
캘리브레이션은 정합된 데이터 간 기하오차를 최소화하는 '최소제곱법'을 통해이루어질 수 있다.
레이저 센서의 내부 기하 모델은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112018004707618-pat00001
그리고 영상 센서의 내부 기하 모델은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112018004707618-pat00002
캘리브레이션을 위한 최소제곱법을 적용하기 위해서는 데이터 기하모델을 Gauss-Markov 모델화하여야 하며 이는 다음 수식으로 정의될 수 있다.
Figure 112018004707618-pat00003
여기서,
Figure 112018004707618-pat00004
는 관측값,
Figure 112018004707618-pat00005
는 기본 기하식,
Figure 112018004707618-pat00006
는 기존 기하 모델 파라미터,
Figure 112018004707618-pat00007
는 기본 기하식과 파라매터 간 관계에서 유도된 자코비안(Jacobian) 행렬,
Figure 112018004707618-pat00008
는 기하 모델 파라미터 보정량,
Figure 112018004707618-pat00009
는 부정 오차이다.
Gauss-Markov을 이용하여 기하모델 파라매터 보정량을 역계산할 수 있으며
이는 다음 수식으로 정의될 수 있다.
Figure 112018004707618-pat00010
여기서,
Figure 112018004707618-pat00011
는 역계산된 기하 모델 파라미터 보정량이고,
Figure 112018004707618-pat00012
는 관측값의 정확도에 따라 설정되는 관측값의 경중률이다.
본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 9는 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
먼저, 영상 센서의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하고, 레이저 센서의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화한다.(S601)
이어, 3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 특징 기하를 정합한다.(S602)
여기서, 특징 기하의 정합은 영상 센서의 경우에는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고, 레이저 센서의 경우에는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 하고, 항법센서의 경우에는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을한다.
그리고 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산한다.(S603)
이어, 계산된 기하 정보를 기반으로 데이터 융합을 한다.(S604)
그리고 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도 확인하고, 확인된 정확도 및 정밀도를 기준으로 검보정 재수행한다.(S605)
여기서, 영상 센서(10)의 기하 파라미터는 초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
그리고 레이저 센서(20)의 기하 파라미터는 각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
그리고 항법 센서(30)의 기하 파라미터는 축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값이 포함될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치 및 방법은 영상 센서, 레이저 센서, 항법 센서의 캘리브레이션과 융합에 있어 구, 평면, 원기둥, 다각형기둥, 흑백 패턴, 원, 점 등 특징 기하를 이용하여 수행하여 정밀도를 높일 수 있도록 한 것이다.
이와 같은 본 발명은 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 센서들의 통합 모델링 및 데이터 융합 작업시간을 단축시킬 수 있으며 정확한 센서 검보정이 가능하다.
특히, 본 발명은 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합으로 정확한 센서 검보정이 가능하고, 검보정 결과를 통해 데이터 융합 정확도를 개선할 수 있도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10. 영상 센서 20. 레이저 센서
30. 항법 센서 40a.40b. 제 1,2 특징 기하 인식부
50a.50b. 제 1,2 특징 기하 기호화부 60. 특징 기하 정합부
70. 센서 융합 기하모델 보정부 80. 결과 적합 판정부

Claims (17)

  1. 영상 센서, 레이저 센서 및 항법 센서를 갖는 센서 모듈;
    영상 센서의 이미지 정보를 받아 이미 지정된 형태의 특징 기하를 인식하는 제 1 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 1 특징 기하 기호화부;
    레이저 센서의 거리 정보를 받아 이미 지정된 형태의 특징 기하를 인식하는 제 2 특징 기하 인식부 및 인식된 특징 기하를 기호화하는 제 2 특징 기하 기호화부;
    3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 상기 센서 모듈들에서의 이미 지정된 형태의 특징 기하를 정합하는 특징 기하 정합부;
    상기 특징 기하 정합부의 정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하고 데이터 융합을 하는 센서 융합 기하모델 보정부; 및
    상기 센서 융합 기하모델 보정부의 융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도를 확인하고 이를 기준으로 검보정을 재수행하는 결과 적합 판정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 특징 기하는,
    구형, 평면형, 원기둥형, 다각기둥형의 어느 하나를 포함하는 3차원 특징 기하와,
    원형, 패턴형, 점형의 어느 하나를 포함하는 2차원 특징 기하로 구분되는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 특징 기하 정합부에서,
    영상 센서는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고,
    레이저 센서는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 하고,
    항법 센서는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을 하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 센서의 기하 파라미터는,
    초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 레이저 센서의 기하 파라미터는,
    각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 항법 센서의 기하 파라미터는,
    축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  7. 삭제
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 특징 기하 기호화부는,
    영상 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하고,
    색상 변화를 통해 경계점 및 경계선을 추출하여, 추출된 경계선 상의 픽셀 좌표를 기반으로 특징 기하의 기호화를 수행하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 특징 기하 기호화부는,
    레이저 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하고,
    특징 기하의 기호화를 수행하고 특정 영역내에 설정된 수의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있는지를 판단하여,
    기호화된 특징 기하를 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하거나, 초기 점좌표 및 영역의 재설정을 하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 장치.
  10. 영상 센서, 레이저 센서 및 항법 센서를 갖는 센서 모듈로부터 데이터가 입력되면, 영상 센서의 이미 지정된 형태의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하고, 레이저 센서의 이미 지정된 형태의 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계;
    3차원 특징 기하가 영상에 투영시 2차원 특징 기하로 나타남을 이용하여 이미 지정된 형태의 특징 기하를 정합하는 단계;
    정합 정보를 기반으로 각 센서의 내부 기하와 외부 기하를 계산하는 단계;
    계산된 기하 정보를 기반으로 데이터 융합을 하는 단계; 및
    융합 데이터를 기준 데이터와 정합하여 정확도 및 정밀도를 확인하고 이를 기준으로 검보정을 재수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 특징 기하는,
    구형, 평면형, 원기둥형, 다각기둥형의 어느 하나를 포함하는 3차원 특징 기하와,
    원형, 패턴형, 점형의 어느 하나를 포함하는 2차원 특징 기하로 구분되는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 특징 기하를 정합하는 단계에서,
    영상 센서는 색상 차를 이용하여 데이터 정합을 하고,
    레이저 센서는 형상 또는 레이저 강도 정보를 기반으로 데이터 정합을 하고,
    항법 센서는 궤적 데이터를 기반으로 데이터 정합을 하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  13. 제 10 항에 있어서, 상기 영상 센서의 기하 파라미터는,
    초점거리, 주점 위치, 렌즈왜곡 파라미터, 센서 포맷 크기, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  14. 제 10 항에 있어서, 상기 레이저 센서의 기하 파라미터는,
    각 레이저의 입사각, 거리 스케일, 거리 방향 오프셋, 축방향 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  15. 제 10 항에 있어서, 상기 항법 센서의 기하 파라미터는,
    축방향의 스케일, 축방향의 오프셋, 센서의 위치 및 자세값의 어느 하나를 포함하거나 이들을 조합하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  16. 제 10 항에 있어서, 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계에서,
    영상 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하는 단계와,
    색상 변화를 통해 경계점 및 경계선을 추출하는 단계와,
    추출된 경계선 상의 픽셀 좌표를 기반으로 특징 기하의 기호화를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
  17. 제 10 항에 있어서, 특징 기하를 인식하고 특징 기하를 기호화하는 단계에서,
    레이저 데이터가 입력되면 초기 점좌표 및 영역 설정 또는 랜덤 샘플링을 하는 단계와,
    특징 기하의 기호화를 수행하고 특정 영역내에 설정된 수의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있는지를 판단하는 단계와,
    특정 영역내에 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하기 위한 정도의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있다면, 기호화된 특징 기하를 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하는 단계와,
    특정 영역내에 멀티 센서 캘리브레이션에 활용하기 위한 정도의 레이저 데이터들이 특징 기하 모델에 포함되어 있지 않다면, 초기 점좌표 및 영역의 재설정을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 기하 기반의 멀티센서 캘리브레이션 및 융합을 위한 방법.
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