KR102301442B1 - 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 - Google Patents
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Abstract
라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법에 있어서, (a) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 단계; 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 단계;를 포함하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다.
Description
본 발명은 라이다 센싱 포인트들을 클러스터링 하기 위한 것으로, 보다 상세하게는, 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리한 다음 라이다 센싱 포인트들을 클러스터링하는 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치에 관한 것이다.
라이다(LiDAR: Light Detection And Ranging)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 레이저 빔의 시간을 측정하여 거리정보를 획득하는 기술로, 자율주행자동차, 지구환경 관측, 대기분석, 및 무인기기 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 최근에는 3D 리버스 엔지니어링, 자율주행 및 무인 자동차를 위한 레이저 스캐너 및 3D 영상 카메라의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다.
이러한 라이다를 활용함에 있어, 동일 물체에 대해 더 많은 센싱 포인트들을 얻어서 주변 상황을 더욱 정확하게 인지하기 위해서, 자율주행차량에 다수의 라이다 센서가 장착되어 사용되고 있으며, 고정밀 사양의 라이다 센서가 사용되고 있다.
하지만, 다수의 고정밀 라이다 센서를 사용하는 경우, 획득되는 센싱 포인트들이 증가함에 따라 주변 상황 인지 성능이 향상되는 장점이 존재하는 반면에, 증가한 센싱 포인트들을 처리하는 시간도 함께 늘어나는 단점이 발생하게 된다.
일례로, A 라이다 센서의 사양이, resolution 0.4°, 수평 FOV 360°, 수직 FOV 30°, channel 16개, period 100ms이고, B 라이다 센서의 사양이, resolution 0.2°, 수평 FOV 360°, 수직 FOV 40°, channel 32개, period 100ms일 때, A 라이다 센서 한 개에서 한 샘플에 취득하는 최대 센싱 포인트들의 개수는 360/0.4*16=14,400개가 되고, B 라이다 센서 한 개에서 한 샘플에 취득하는 최대 센싱 포인트들의 개수는 360/0.2*32=57,600개가 되므로, A 라이다 센서에서 B 라이다 센서로 교체할 경우, 센싱 포인트들의 개수는 4배가 증가하게 된다.
만약, 센싱 포인트들을 처리하는 알고리즘의 복잡도가 O(n)인 경우에는 처리시간이 4배가 되며, O(n2)인 경우에는 처리시간이 16배까지 증가하게 되는 문제점이 있다.
따라서, 상기 문제점들을 해결하기 위한 개선 방안이 요구되는 실정이다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 센싱 포인트들을 전처리함으로써 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 시간을 감소시키는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 지면, 빗방울, 수풀 등에 대응되는 센싱 포인트들을 제거하여 해당 센싱 포인트들로 인한 상황 인지 오류 발생 가능성을 감소시키는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 센싱 포인트들을 클러스터링하는 시간을 감소시켜, 고성능의 라이다 센서 또는 복잡한 로직이 추가적으로 적용될 수 있도록 하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 비교적 낮은 사양의 클러스터링 장치에 의해서도 오브젝트 검출을 위한 클러스터링이 수행될 수 있도록 하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법에 있어서, (a) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 단계; 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 단계;를 포함하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 (i) 프로세스에서, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 제k 수평 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재할 경우, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리에 대한 상기 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리의 비율을 제1-1 측정 거리 비율 값으로 연산하고, 상기 제k 측정 거리에 대한 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리의 비율을 제1-2 측정 거리 비율 값으로 연산함으로써, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값과 상기 제1-2 측정 거리 비율 값을 상기 제1 측정 거리 비율 값들로 획득하며, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하여, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트 및 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트 중 적어도 하나가 존재하지 않을 경우, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 상기 노이즈 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 (ii) 프로세스에서, 상기 특정 수직 센싱 포인트를 제m 수직 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재할 경우에는, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리에 대한 상기 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트 및 상기 제m 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 상기 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하면, 상기 제m 수직 센싱 포인트의 상기 제m 측정 거리에 대한 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트의 제(m+1) 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제m 수직 센싱 포인트와 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않으면, 상기 제m 수직 센싱 포인트와, 상기 제m 수직 센싱 포인트 이전의 상기 수직 센싱 포인트들 중 상기 제m 수직 센싱 포인트와 가장 인접하는 특정 이전 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 기울기 값이 상기 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 지면 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이며, 상기 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 상기 이동체의 상기 지면 기준점으로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들인 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, (1) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 프로세스 및 (2) 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 프로세스를 수행하는 상기 인스트럭션들을 실행하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 (i) 프로세스에서, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 제k 수평 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재할 경우, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리에 대한 상기 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리의 비율을 제1-1 측정 거리 비율 값으로 연산하고, 상기 제k 측정 거리에 대한 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리의 비율을 제1-2 측정 거리 비율 값으로 연산함으로써, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값과 상기 제1-2 측정 거리 비율 값을 상기 제1 측정 거리 비율 값들로 획득하며, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하여, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트 및 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트 중 적어도 하나가 존재하지 않을 경우, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 상기 노이즈 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 (ii) 프로세스에서, 상기 특정 수직 센싱 포인트를 제m 수직 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재할 경우에는, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리에 대한 상기 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트 및 상기 제m 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 상기 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는 상기 (1) 프로세스에서, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하면, 상기 제m 수직 센싱 포인트의 상기 제m 측정 거리에 대한 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트의 제(m+1) 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제m 수직 센싱 포인트와 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않으면, 상기 제m 수직 센싱 포인트와, 상기 제m 수직 센싱 포인트 이전의 상기 수직 센싱 포인트들 중 상기 제m 수직 센싱 포인트와 가장 인접하는 특정 이전 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 기울기 값이 상기 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 지면 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 탕비 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이며, 상기 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 상기 이동체의 상기 지면 기준점으로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들인 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
본 발명은 센싱 포인트들을 전처리함으로써 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 시간을 감소시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 지면, 빗방울, 수풀 등에 대응되는 센싱 포인트들을 제거하여 해당 센싱 포인트들로 인한 상황 인지 오류 발생 가능성을 감소시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 센싱 포인트들을 클러스터링하는 시간을 감소시켜, 고성능의 라이다 센서 또는 복잡한 로직이 추가적으로 적용될 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 비교적 낮은 사양의 클러스터링 장치에 의해서도 오브젝트 검출을 위한 클러스터링이 수행될 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 "통상의 기술자")에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치를 개략적으로 도시한 것이며,
도 2a 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하는 과정을 개략적으로 도시한 것이며,
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리한 결과를 개략적으로 도시한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치를 개략적으로 도시한 것이며,
도 2a 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하는 과정을 개략적으로 도시한 것이며,
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리한 결과를 개략적으로 도시한 것이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.
또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, "포함하다"라는 단어 및 그것의 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.
더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치를 개략적으로 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는, 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 인스트럭션들을 저장하는 메모리(110)와 메모리(110)에 저장된 인스트럭션들에 대응하여 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하는 동작을 수행하는 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(100)는 PC(Personal Computer), 모바일 컴퓨터, PDA/EDA, 휴대 전화, 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등을 포함할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치는 이에 한정되지 않으며, 유무선 통신 기능을 가진 휴대용 게임기, 디지털 카메라, 개인 내비게이션 등의 모든 디바이스를 포함할 수 있다.
구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 전형적으로 컴퓨팅 장치(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.
그러나, 컴퓨팅 장치가 본 발명을 실시하기 위한 미디엄, 프로세서 및 메모리가 통합된 형태인 integrated 프로세서를 포함하는 경우를 배제하는 것은 아니다.
이때, 컴퓨팅 장치(100)는, 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리 하거나, 멀티 레이어 각각에서의 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리함으로써, 센싱 포인트들로부터 지면 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득할 수 있다.
이와 같이 구성된 컴퓨팅 장치를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법을 도 2a 내지 도 7을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
먼저, 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 방법에 대해서 아래에서 설명하겠다.
도 2a를 참조하여 설명하면, 동일한 레이어에서의 센싱 포인트들인 수평 센싱 포인트들에 있어서, 나무, 수풀 등의 경우에는 나무, 수풀이 가지는 불규칙적인 면으로 인해서 나무, 수풀의 특정 센싱 포인트들(211-1, 211-2, 211-3, 211-4)의 제1 특정 측정 거리와 특정 수평 센싱 포인트 좌우의 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들은 서로 크게 다른 측정 거리 값들을 가지게 되며, 눈, 비 등의 경우에는 센싱되는 센싱 포인트(221-1, 221-2)의 개수 자체가 극히 적다. 반면에, 일반적인 오브젝트의 경우에는 해당 오브젝트의 특정 수평 센싱 포인트(231-1, 231-2, 231-3)의 제1 특정 측정 거리와 특정 수평 센싱 포인트 좌우의 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들은 서로 비슷한 측정 거리 값들을 가지게 된다.
도 2a에서의 각각의 객체에 대한 센싱 포인트들의 측정거리들에 대해서, 도 2b를 통해 확인할 수 있다.
도 2b는, 도 2a에서의 각각의 센싱 포인트들의 측정 거리들을 그래프로 나타낸 도면으로서, 오브젝트, 가령 도로 주행 상황에서 일반적으로 검출되는 차량의 경우, 특정 센싱 포인트들의 측정 거리 및 인접 센싱 포인트들의 측정 거리가 비슷하거나, 일정하게 값이 증가하는 경향을 보이거나, 일정하게 값이 감소하는 경향을 보이게 됨을 확인할 수 있다. 가령, 특정 센싱 포인트(231-2)에 대응되는 측정 거리(232-2)와 인접 센싱 포인트들(231-1, 231-3)에 대응되는 측정 거리들(232-1, 232-3)은 일정하게 증가하는 경향을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
반면에, 수풀이나 나무 등의 경우, 측정면이 고르지 못하기 때문에 특정 센싱 포인트의 측정 거리 및 인접 센싱 포인트들의 측정 거리가 일정하지 않음을 확인할 수 있다. 가령, 특정 센싱 포인트(211-2)에 대응되는 측정 거리(212-2)와 인접 센싱 포인트들(211-1, 211-3)에 대응되는 측정 거리들(212-1, 212-3)은 서로 일정한 경향, 가령 일정하게 값이 증가하는 경향, 일정하게 값이 감소하는 경향 또는 비슷한 값들을 갖는 경향을 보이지 않는다.
또한, 빗방울의 경우, 작은 사이즈를 가지므로 특정 센싱 포인트들의 측정 거리 및 인접 센싱 포인트들의 측정 거리가 일정하지 않음을 확인할 수 있다. 가령, 특정 센싱 포인트(221-1)에 대응되는 측정 거리(222-1)과 인접 센싱 포인트들에 대응되는 측정 거리들은 일정한 경향을 보이지 않는다.
따라서, 위와 같은 객체들의 특성들을 고려하여 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리할 수 있다.
구체적으로, 멀티 레이어 포인트 정보들 중 동일한 레이어에서의 센싱 포인트들을 수평 센싱 포인트들이라고 할 때, 컴퓨팅 장치(100)는, 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리할 수 있다.
이때, 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 라이다 센서로부터 수평 센싱 포인트 사이의 거리들이거나, 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나, 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 수평 센싱 포인트들 각각의 지면 기준점들 사이의 거리들일 수 있다.
참고로, 멀티 레이어 라이다 센서가 설치된 이동체는 반드시 이동 중인 물체만을 의미하는 것은 아니며, 특정 위치에 고정된 물체를 의미할 수 있다.
아래에서는, 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트 또는 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 방법에 대해서 조금 더 구체적으로 설명하겠다. 참고로, 노이즈 타입 센싱 포인트는, 수풀, 나무, 비, 눈 등 라이다 센서를 통한 주변 상황 인지에 불필요하다고 판단되는 사물들에 대응되는 센싱 포인트들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는, 특정 수평 센싱 포인트를 제k 수평 센싱 포인트라고 할 경우, 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며(S301), 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재할 경우, 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리에 대한 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리의 비율을 제1-1 측정 거리 비율 값으로 연산하고, 제k 측정 거리에 대한 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리의 비율을 제1-2 측정 거리 비율 값으로 연산함으로써(S302), 제1-1 측정 거리 비율 값과 제1-2 측정 거리 비율 값을 제1 측정 거리 비율 값들로 획득할 수 있다.
그리고 컴퓨팅 장치(100)는, 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만인지 여부를 판단함으로써(S303), 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만일 경우에는 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 특정 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
일례로, 최소 수평 임계값이 0.7, 최대 수평 임계값이 1.3으로 설정된 상태에서, 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리가 15m, 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리가 10m, 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리가 15m일 때, 제1-1 측정 거리 비율 값은 2/3가 되고, 제1-2 측정 거리 비율 값은 3/2이 된다. 따라서, 제1-1 측정 거리 비율 값 2/3는 최소 수평 임계값 0.7보다 작고, 제1-2 측정 거리 비율 값 3/2는 최대 수평 임계값 1.3보다 크므로, 컴퓨팅 장치(100)는, 제k 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
다른 예로, 최소 수평 임계값이 0.8, 최대 수평 임계값이 1.2로 설정된 상태에서, 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리가 10m, 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리가 11m, 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리가 11m일 때, 제1-1 측정 거리 비율 값은 1.1이 되고, 제1-2 측정 거리 비율 값은 1이 된다. 따라서, 제1-1 측정 거리 비율 값 1.1이 최소 수평 임계값 0.8 미만이거나 최대 수평 임계값 1.2를 초과하지 않으므로, 컴퓨팅 장치(100)는, 제k 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는, 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하여(S301), 제(k-1) 수평 센싱 포인트 및 제(k+1) 수평 센싱 포인트 중 적어도 하나가 존재하지 않을 경우, 특정 수평 센싱 포인트인 제k 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
한편, 라이다 빔(beam)의 방사 방향마다 이에 대응되는 기준 지면 거리 값들이 미리 설정될 수도 있다. 이에 따라, 특정 센싱 포인트 및 인접 센싱 포인트들 각각의 측정 거리들이 비슷한 값을 가지더라도, 각각의 측정 거리들이 각각의 기준 지면 거리 값들과 동일할 경우, 특정 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
다음으로, 멀티 레이어 각각에서의 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 방법에 대해서 아래에서 설명하겠다.
도 4a 내지 도 4c를 참조하여 설명하면, 동일한 라이다 빔 조사 방향에 대응되는 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들에 있어서, 지면에 대응되는 수직 센싱 포인트들, 가령 도면 부호 415 내지 417의 수직 센싱 포인트들의 측정 거리(도면 부호 425 내지 427)는 일정한 경향으로 증가하고, 해당 수직 센싱 포인트들을 연결한 선분과 지면이 이루는 기울기는 0에 가까운 것을 확인할 수 있다. 반면에, 오브젝트에 대응되는 수직 센싱 포인트들, 가령 도면 부호 412 및 413의 측정 거리(도면 부호 422 및 423)는 서로 비슷하고, 해당 수직 센싱 포인트들을 연결한 선분과 지면이 이루는 기울기의 절대값은 0보다 많이 큰 것을 확인할 수 있다.
따라서, 위와 같은 특성들을 고려하여 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리할 수 있다.
구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는, 동일한 라이다 빔 조사 방향에 대응되는 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 특정 수직 센싱 포인트 및 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 제2 측정 거리 비율 값 및 제2 측정 기울기 값을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리함으로써 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리할 수 있다.
이때, 제2 측정 기울기 값은 특정 수직 센싱 포인트 및 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값에 절대값을 취한 값일 수 있다.
또한, 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 라이다 센서로부터 수직 센싱 포인트 사이의 거리들이거나, 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나, 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 수평 센싱 포인트들 각각의 지면 기준점들 사이의 거리들일 수 있다.
아래에서는, 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트 또는 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 방법에 대해서 조금 더 구체적으로 설명하겠다.
도 5를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는, (ii) 프로세스에서, 특정 수직 센싱 포인트를 제m 수직 센싱 포인트라고 할 경우, 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며(S501), 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재할 경우에는, 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리에 대한 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리의 비율을 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 제(m-1) 수직 센싱 포인트 및 제m 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득할 수 있다(S502).
그리고, 컴퓨팅 장치(100)는, 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만인지 여부를 판단함으로써(S503), 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
일례로, 거리 비율 임계값이 1.2, 각도 임계값이 15°로 설정된 상태에서, 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리가 10m, 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 기준 지면으로부터의 높이가 0.5m, 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리가 9.5m, 제m 수직 센싱 포인트의 기준 지면으로부터의 높이가 1m 일 때, 제2 측정 거리 비율 값은 0.95가 되고, 제2 측정 기울기 값은 1(즉, 45°)이 된다. 따라서, 제2 측정 거리 비율 값 0.95가 거리 비율 임계값 1.2보다 작을 뿐만 아니라, 제2 측정 기울기 값 45°가 각도 임계값 15°보다 크므로, 컴퓨팅 장치(100)는, 제m 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
다른 예로, 거리 비율 임계값이 1.2, 각도 임계값이 15°로 설정된 상태에서, 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리가 20m, 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 기준 지면으로부터의 높이가 0m, 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리가 30m, 제m 수직 센싱 포인트의 기준 지면으로부터의 높이가 0.1m 일 때, 제2 측정 거리 비율 값은 1.5가 되고, 제2 측정 기울기 값은 1/100(대략 0.57°)이 된다. 따라서, 제2 측정 거리 비율 값 1.5가 거리 비율 임계값 1.2를 초과하며, 제2 측정 기울기 값 0.57°가 각도 임계값 15°미만이므로, 컴퓨팅 장치(100)는, 제m 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는, 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며(S504), 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하면, 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리에 대한 제(m+1) 수직 센싱 포인트의 제(m+1) 측정 거리의 비율을 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 제m 수직 센싱 포인트와 제(m+1) 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득할 수 있다(S505).
그리고, 컴퓨팅 장치(100)는, 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만인지 여부를 판단함으로써(S506), 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는, 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않으면, 제m 수직 센싱 포인트와, 제m 수직 센싱 포인트 이전의 수직 센싱 포인트들 중 제m 수직 센싱 포인트와 가장 인접하는 특정 이전 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득할 수 있다(S507). 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는, 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만인지 여부를 확인하여(S508), 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 제m 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 제m 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있다.
이때, 제m 수직 센싱 포인트 이전의 수직 센싱 포인트들은, 제1 수직 센싱 포인트 내지 제(m-2) 수직 센싱 포인트를 포함할 수 있다.
한편, 동일한 센싱 포인트에 대한 특정 수평 센싱 포인트 및 특정 수직 센싱 포인트 중 어느 하나가 지면 타입 센싱 포인트로 설정될 경우, 해당 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트로 설정할 수 있으나, 이와는 달리, 동일한 센싱 포인트에 대한 특정 수평 센싱 포인트 및 특정 수직 센싱 포인트가 모두 지면 타입 센싱 포인트로 설정될 경우에만 해당 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트로 설정할 수도 있을 것이다.
도 6 내지 도 7은, 위와 같은 과정을 거쳐 센싱 포인트들이 전처리되어 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들이 획득된 결과를 도시하고 있다.
참고로, 도 6 내지 도 7에서, 빨간색 또는 연두색으로 표시된 센싱 포인트들은 오브젝트 타입 센싱 포인트들에 해당하며, 흰색으로 표시된 센싱 포인트들은 비오브젝트 타입 센싱 포인트들에 해당한다.
먼저 도 6을 참조하면, 라이다가 장착된 이동체의 전방에 존재하는 차량에 대응되는 센싱 포인트들의 경우, 오브젝트 타입 센싱 포인트들로서 정상적으로 획득된 것을 확인할 수 있다. 또한, 이동체의 측방에 존재하는 나무들에 대응되는 센싱 포인트들의 경우, 상당한 개수의 센싱 포인트들이 비오브젝트 타입 센싱 포인트들(노이즈 타입 센싱 포인트들)로서 획득된 것을 확인할 수 있다.
또한 도 7을 참조하면, 빗방울에 대응되는 센싱 포인트들(710)이 비오브젝트 타입 센싱 포인트들(노이즈 타입 센싱 포인트들)로서 획득되고, 인근 차량에 의해 발생된 물보라에 대응되는 센싱 포인트들(720)이 비오브젝트 타입 센싱 포인트들(노이즈 타입 센싱 포인트들)로서 획득된 것을 확인할 수 있다.
이처럼, 전체 센싱 포인트들이 전처리 되면, 컴퓨팅 장치(100)는, 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따르면, 지면, 빗방울, 수풀 등에 대응되는 센싱 포인트들을 제거하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 시간이 감소될 수 있다.
또한, 이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (14)
- 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법에 있어서,
(a) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 단계; 및
(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 단계;
를 포함하되,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 (i) 프로세스에서, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 제k 수평 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재할 경우, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리에 대한 상기 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리의 비율을 제1-1 측정 거리 비율 값으로 연산하고, 상기 제k 측정 거리에 대한 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리의 비율을 제1-2 측정 거리 비율 값으로 연산함으로써, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값과 상기 제1-2 측정 거리 비율 값을 상기 제1 측정 거리 비율 값들로 획득하며, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하여, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트 및 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트 중 적어도 하나가 존재하지 않을 경우, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 상기 노이즈 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법. - 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법에 있어서,
(a) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 단계; 및
(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 단계;
를 포함하되,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 (ii) 프로세스에서, 상기 특정 수직 센싱 포인트를 제m 수직 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재할 경우에는, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리에 대한 상기 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트 및 상기 제m 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 상기 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제4항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하면, 상기 제m 수직 센싱 포인트의 상기 제m 측정 거리에 대한 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트의 제(m+1) 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제m 수직 센싱 포인트와 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않으면, 상기 제m 수직 센싱 포인트와, 상기 제m 수직 센싱 포인트 이전의 상기 수직 센싱 포인트들 중 상기 제m 수직 센싱 포인트와 가장 인접하는 특정 이전 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 기울기 값이 상기 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 지면 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이며, 상기 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 상기 이동체의 상기 지면 기준점으로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들인 것을 특징으로 하는 방법. - 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는, (1) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 프로세스 및 (2) 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 프로세스를 수행하는 상기 인스트럭션들을 실행하되,
상기 프로세서는,
상기 (1) 프로세스에서,
상기 (i) 프로세스에서, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 제k 수평 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재할 경우, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트의 제(k-1) 측정 거리에 대한 상기 제k 수평 센싱 포인트의 제k 측정 거리의 비율을 제1-1 측정 거리 비율 값으로 연산하고, 상기 제k 측정 거리에 대한 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트의 제(k+1) 측정 거리의 비율을 제1-2 측정 거리 비율 값으로 연산함으로써, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값과 상기 제1-2 측정 거리 비율 값을 상기 제1 측정 거리 비율 값들로 획득하며, 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이거나 상기 제1-1 측정 거리 비율 값이 최대 수평 임계값 초과이며 상기 제1-2 측정 거리 비율 값이 최소 수평 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 노이즈 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수평 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 삭제
- 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (1) 프로세스에서,
상기 제k 수평 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트와 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하여, 상기 제(k-1) 수평 센싱 포인트 및 상기 제(k+1) 수평 센싱 포인트 중 적어도 하나가 존재하지 않을 경우, 상기 특정 수평 센싱 포인트를 상기 노이즈 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 컴퓨팅 장치에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는, (1) 라이다 센서에 의해 검출된 멀티 레이어 포인트 정보들이 획득되면, (i) 멀티 레이어 각각에서의 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수평 센싱 포인트의 제1 특정 측정 거리와 상기 특정 수평 센싱 포인트에 인접하는 수평 인접 센싱 포인트들의 제1 인접 측정 거리들의 제1 측정 거리 비율 값들을 산출하고, 상기 제1 측정 거리 비율 값들을 참조하여 상기 특정 수평 센싱 포인트를 전처리함으로써 상기 수평 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 및 (ii) 동일한 라이다 빔(beam) 조사 방향에 대응되는 상기 멀티 레이어 각각에서의 센싱 포인트들인 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들을 참조하여 특정 수직 센싱 포인트의 제2 특정 측정 거리와 상기 특정 수직 센싱 포인트에 인접하는 수직 인접 센싱 포인트의 제2 인접 측정 거리의 제2 측정 거리 비율 값을 획득하고, 상기 특정 수직 센싱 포인트 및 상기 수직 인접 센싱 포인트를 연결하는 선분이 기준 지면과 이루는 기울기 값을 제2 측정 기울기 값으로 획득하며, 상기 제2 측정 거리 비율 값 및 상기 제2 측정 기울기 값을 참조하여 상기 수직 센싱 포인트들 각각을 전처리하는 프로세스 중 적어도 일부를 수행함으로써 센싱 포인트들을 전처리한 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 획득하는 프로세스 및 (2) 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트들과 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들 중 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트들을 이용하여 오브젝트 검출을 위한 클러스터링을 수행하는 프로세스를 수행하는 상기 인스트럭션들을 실행하되,
상기 프로세서는,
상기 (1) 프로세스에서,
상기 (ii) 프로세스에서, 상기 특정 수직 센싱 포인트를 제m 수직 센싱 포인트라고 할 경우, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재할 경우에는, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트의 제(m-1) 측정 거리에 대한 상기 제m 수직 센싱 포인트의 제m 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트 및 상기 제m 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 거리 비율 값이 거리 비율 임계값 초과이며 상기 제2 측정 기울기 값이 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 지면 타입 센싱 포인트인 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 특정 수직 센싱 포인트를 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 (1) 프로세스에서,
상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하면, 상기 제m 수직 센싱 포인트의 상기 제m 측정 거리에 대한 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트의 제(m+1) 측정 거리의 비율을 상기 제2 측정 거리 비율 값으로 획득하고, 상기 제m 수직 센싱 포인트와 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제12항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (1) 프로세스에서,
상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m-1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않을 경우에는, 상기 제m 수직 센싱 포인트에 인접하는 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하는지를 확인하며, 상기 제(m+1) 수직 센싱 포인트가 존재하지 않으면, 상기 제m 수직 센싱 포인트와, 상기 제m 수직 센싱 포인트 이전의 상기 수직 센싱 포인트들 중 상기 제m 수직 센싱 포인트와 가장 인접하는 특정 이전 수직 센싱 포인트를 연결하는 선분이 상기 기준 지면과 이루는 기울기 값을 상기 제2 측정 기울기 값으로 획득하고, 상기 제2 측정 기울기 값이 상기 각도 임계값 미만일 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 지면 타입 센싱 포인트인 상기 비오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하며, 그렇지 않을 경우에는 상기 제m 수직 센싱 포인트를 상기 오브젝트 타입 센싱 포인트로 설정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제8항에 있어서,
상기 수평 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 이동체의 지면 기준점으로부터 상기 수평 센싱 포인트들 사이의 거리들이며, 상기 수직 센싱 포인트들의 측정 거리들은 각각 상기 라이다 센서로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들이거나 상기 라이다 센서가 설치된 상기 이동체의 상기 지면 기준점으로부터 상기 수직 센싱 포인트들 사이의 거리들인 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200143648A KR102301442B1 (ko) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200143648A KR102301442B1 (ko) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102301442B1 true KR102301442B1 (ko) | 2021-09-14 |
Family
ID=77774245
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200143648A KR102301442B1 (ko) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | 라이다 센서의 센싱 포인트들을 전처리하기 위한 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102301442B1 (ko) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101268523B1 (ko) * | 2012-03-19 | 2013-05-28 | 한국과학기술원 | 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법 |
| KR20200085436A (ko) * | 2019-01-07 | 2020-07-15 | 영남대학교 산학협력단 | 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템 |
-
2020
- 2020-10-30 KR KR1020200143648A patent/KR102301442B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101268523B1 (ko) * | 2012-03-19 | 2013-05-28 | 한국과학기술원 | 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법 |
| KR20200085436A (ko) * | 2019-01-07 | 2020-07-15 | 영남대학교 산학협력단 | 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템 |
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