KR102367601B1 - 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법 - Google Patents

라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법 Download PDF

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Abstract

강우 환경에서 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법이 개시된다. 개시된 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법은 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여, 상기 타겟 위치에서의 예상 강우량 대한 강우 분포를 생성하는 단계; 상기 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측하는 단계; 상기 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성하는 단계; 및 상기 라이다 센서의 제2임계값을 상기 제1임계값으로 변경하는 단계를 포함한다.

Description

라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법{METHOD FOR ADJUSTING DETECTION THRESHOLD OF LIDAR SENSOR}
본 발명은 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 강우 환경에서 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법에 관한 것이다.
라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging) 센서는 레이저를 물체를 향하여 조사하고 대상체로부터 반사된 광을 수신함으로써, 물체를 감지하는 센서이다. 스스로 운행하는 자율주행차가 현실화되면서 자율주행차의 눈 역할을 해줄 기술로 라이다 센서가 주목받고 있다.
라이다 센서는 물체로부터 반사된 수신 신호의 세기가 미리 설정된 임계값(detection threshold) 이상인 경우, 해당 물체를 감지하는데, 강우 환경에서는 빛이 빗방울에 의해 산란되기 때문에 수신 신호의 세기가 전반적으로 감쇠된다. 따라서 차량이 주행하는 기상 환경에 따라서 임계값을 적절히 조절할 필요가 있다.
관련 선행문헌으로 특허 문헌인 대한민국 등록특허 제10-1881418호, 제10-1978609호, 비특허 문헌인 "한반도 강우특성을 반영한 강우입자크기분포 특성분석, 기상레이더센터 기술노트 WRC2014-03, 2014. 12"가 있다.
본 발명은 강우 환경에서 라이다 센서의 인지 성능이 낮아지는 것을 방지하기 위한 라이다 센서의 임계값 조절 방법을 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여, 상기 타겟 위치에서의 예상 강우량 대한 강우 분포를 생성하는 단계; 상기 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측하는 단계; 상기 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성하는 단계; 및 상기 라이다 센서의 제2임계값을 상기 제1임계값으로 변경하는 단계를 포함하는 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법이 제공된다.
또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 레인 센서에서 측정된 강우량을 이용하여, 강우 분포를 생성하는 단계; 상기 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측하는 단계; 상기 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성하는 단계; 및 상기 라이다 센서의 제2임계값을 상기 제1임계값으로 변경하는 단계를 포함하는 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 강우 상태에서의 빛의 산란 크기에 따라서 라이다 센서의 임계값을 조절함으로써, 라이다 센서의 인지 성능 저하가 방지될 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따르면, 레인 센서에서 측정된 강우량을 이용함으로써, 라이다 센서의 임계값이 실시간으로 조절될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 강우 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
전술된 바와 같이, 강우 환경에서는 반사 신호의 세기가 감쇠되기 때문에, 라이다 센서의 객체 감지 범위가 줄어들 수 있다. 하지만, 라이다 센서의 객체 감지 범위를 늘리기 위해 라이다 센서의 임계값이 매우 낮게 설정되면, 노이즈 신호에 의해 라이다 센서의 인지 성능이 낮아질 수 있다.
이에 본 발명은 강우 환경을 고려하여, 노이즈 신호에 의한 라이다 센서의 인지 성능 저하를 방지할 수 있는 라이다 센서의 임계값 조절 방법을 제안한다.
반사 신호의 감쇠는, 강우 환경에서 빛이 산란되는 크기에 따라서 달라지며, 빛이 산란되는 크기는 강우 분포에 따라서 달라지기 때문에, 본 발명의 일실시예는 강우량 정보로부터 강우 분포를 생성하고, 강우 분포에 대한 산란 크기를 예측하여 라이다 센서의 임계값을 조절한다.
특히, 강우 분포는 강우량이 동일한 조건에서도 국가별, 지역별로 상이할 수 있기 때문에, 본 발명의 일실시예는 차량의 타겟 위치에 대한 강우 분포를 생성하여, 라이다 센서의 임계값을 조절한다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법은 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치 또는 이러한 컴퓨팅 장치가 탑재된 차량에서 수행될 수 있으며, 컴퓨팅 장치로서, 라이다 센서, 라이다 센서가 탑재된 차량의 전자 제어 장치 등이 포함될 수 있다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 차량은 레인 센서(110), 기상 데이터 수신부(120) 및 라이다 센서(130)를 포함한다.
레인 센서(110)는 강우 여부를 감지하고 강우량을 측정하며, 감지 및 측정 결과를 라이다 센서(130)로 제공한다.
기상 데이터 수신부(120)는 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 수신하여, 라이다 센서(130)로 제공한다. 예상 강우량 정보는, 강우 확률, 예상 강우 시간 및 예상 강우 시간에 대한 예상 강우량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 실시예에 따라서, 예상 강우량 정보는 타겟 위치에서의 미리 설정된 기간 동안의 평균 강우량 정보를 포함할 수 있다. 평균 강우량 정보는, 당일 예상 강우량에 대한 정보가 수신되지 않는 경우에 활용될 수 있다.
기상 데이터 수신부(120)는 일실시예로서, 기상청이나 기상 정보 제공 업체, 또는 주변 차량으로부터 예상 강우량 정보를 수신할 수 있으며, 주변 차량의 레인 센서에서 측정된 강우 감지 및 강우량 측정 결과를 주변 차량으로부터 수신할 수 있다.
라이다 센서(130)는 차량 주변의 물체 예컨대, 차량이나 보행자와 같은 동적 장애물을 감지한다. 라이다 센서의 센싱 결과를 통해, 차량은 운전자의 운전 개입없이 차량을 제어할 수 있다.
라이다 센서(130)는 주변으로 레이저를 조사하고, 물체로부터 반사된 빛 즉 반사 신호를 수신하여 물체를 감지하는데, 이 때 미리 설정된 제1임계값보다 큰 세기의 반사 신호를 이용하여 물체를 감지할 수 있다. 이러한 반사 신호의 세기는 강우 환경에서 감쇠되기 때문에, 라이다 센서(130)는 강우 환경에서 제1임계값을 제2임계값으로 조절할 수 있다.
이를 위해 라이다 센서(130)는 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여, 타겟 위치에서의 예상 강우량 대한 강우 분포를 생성한다. 강우 분포는 단위 부피에 포함된 빗방울 입자의 직경 별 개수의 분포를 나타낸다. 즉, 단위 부피에 포함된 빗방울들 중에서, 특정 직경의 빗방울 입자가 얼마나 많이 포함되어 있는지를 나타내는 분포이다.
그리고 라이다 센서(130)는 강우 분포에 따른 빛의 산란 크기를 예측한다. 라이다 센서(130)는 일실시예로서 "MATLAB functions for Mie scattering and absorption, Christian Matzler, July 2002)"에 개시된 미(Mie) 산란 이론 등을 이용하여, 강우 분포에 따른 빛의 산란 크기를 예측할 수 있다. 미 산란 이론은, 입자 크기에 따른 산란 정도를 추정하기 위한 이론으로서, 라이다 센서(130)는, 직경이 큰 빗방울의 개수가 상대적으로 많을수록 빛의 산란이 커지는 패턴으로 산란 크기를 예측할 수 있다.
라이다 센서(130)는 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제2임계값을 생성하고, 제1임계값을 제2임계값으로 변경할 수 있다. 산란 크기가 커질수록 반사 신호의 감쇠가 커질 수 있기 때문에, 라이다 센서(130)는 산란 크기가 커질수록 작아지는 제2임계값을 생성할 수 있다.
라이다 센서(130)는 임계값을 변경한 이후, 레인 센서(110)에서 제공되는 강우량을 이용하여 강우 분포를 갱신하며, 갱신된 강우 분포에 따라 산란 크기를 예측하여 임계값을 갱신할 수 있다.
이와 같이 생성된 타겟 위치의 강우량에 따른 강우 분포 및 산란 크기는 데이터 베이스에 저장될 수 있으며, 데이터 베이스에 저장된 강우 분포가 생성된 환경과 동일한 환경에 차량이 존재할 경우, 라이다 센서는 데이터 베이스로부터 강우 분포 및 산란 크기를 로딩하여 임계값을 조절할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 강우 상태에서의 빛의 산란 크기에 따라서 라이다 센서의 임계값을 조절함으로써, 라이다 센서의 인지 성능 저하가 방지될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 강우 분포를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여, 타겟 위치에서의 예상 강우량 대한 강우 분포를 생성(S210)한다. 여기서, 타겟 위치는 일실시예로서 차량의 현재 위치이거나 차량의 이동 경로에 포함되는 위치일 수 있으며, 차량의 위치는 차량에 탑재된 GPS 장치를 통해 획득될 수 있다. 만일, 현재 차량의 위치가 대구라면, 라이다 센서는 대구에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여 대구에서의 예상 강우량에 대한 강우 분포를 생성할 수 있다.
라이다 센서는 예상 강우량 정보를 차량의 통신 장치로부터 수신하여, 강우 분포를 생성할 수 있으며, 일실시예에 따라서 미리 설정된 차량의 이동 경로에 포함되는 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 수신할 수 있다. 예컨대, 내비게이션에 설정된 차량의 이동 경로가 서울에서 출발하여 대전을 경유해 대구에 도착하는 경로라면, 라이다 센서는 서울, 대전 및 대구에 대한 예상 강우량 정보를 수신하여 강우 분포를 생성할 수 있다.
강우 분포를 생성하기 위해, 일실시예로서 라이다 센서는 먼저 강우 특성을 나타내는 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 이용하여, 예상 강우량에 따른 빛의 반사도(reflectivity, Z)와 차등 반사도(differential reflectivity, Zdr)를 계산한다.
Figure 112020026542803-pat00001
Figure 112020026542803-pat00002
[수학식 1]은 지역별 강우량과 반사도의 관계를 나타내는 수학식으로서, 대구의 강우량과 반사도의 관계를 나타낸다. W(Z)는 강우량, Z는 반사도를 나타내며, 차량의 타겟 위치에 따라서 [수학식 1]은 달라질 수 있다. [수학식 2]는 강우량과 반사도 및 차등 반사도의 관계를 나타내는 수학식이다.
라이다 센서는 예상 강우량 및 [수학식 1]을 이용하여, 반사도를 산출하고, 산출된 반사도와 예상 강우량 및 [수학식 2]를 이용하여 차등 반사도를 계산할 수 있다.
그리고 라이다 센서는 미리 설정된 강우 분포 모델과 반사도 및 차등 반사도 등을 이용하여, 예상 강우량에 대한 강우 분포를 생성한다. 강우 분포 모델은 일실시예로서, [수학식 3]과 같이 표현되는 Constrained-Gamma Model(N(D))일 수 있다.
Figure 112020026542803-pat00003
여기서, D는 빗방울의 직경,
Figure 112020026542803-pat00004
는 강우 분포의 기울기, μ는 분포도의 모양을 나타내는 파라미터이며, N0는 강우 강도에 따라 결정되는 상수이다.
파라미터 μ,
Figure 112020026542803-pat00005
및 N0는 [수학식 4], [수학식 5] 및 [수학식 6]에 따라서 계산될 수 있다.
Figure 112020026542803-pat00006
Figure 112020026542803-pat00007
Figure 112020026542803-pat00008
[수학식 6]에서, Zhh는 수직 반사도를 나타내며, 수직 반사도 대신 반사도가 이용되어 N0가 계산될 수 있다.
[수학식 3]에 따른 강우 분포는 빗방울의 직경에 대한 단위 부피당 빗방울의 입자 개수로 표현되며, 강우 분포도는 도 3과 같이 생성될 수 있다. 도 3에서 X축은 빗방울의 직경을 나타내며, Y축은 단위 부피당 빗방울의 개수를 나타낸다. 그리고 실선은 실제 관측된 기상 데이터에 따른 강우 분포를 나타내며, 원형 및 삼각형 포인트는 [수학식 3]에 따른 강우 분포를 나타내고, 서로 다른 색상은 서로 다른 강우량 환경을 나타낸다. 본 발명의 일실시예에 따라서 생성된 강우 분포는, 기상 데이터에 따른 강우 분포와 유사한 패턴을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는 단계 S210에서 생성된 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측(S220)하며, 전술된 바와 같이 미 산란 이론을 이용해 산란 크기를 예측할 수 있다. 일실시예로서 라이다 센서는, 생성된 강우 분포에서 직경이 큰 빗방울의 개수가 많을수록 증가하는 패턴으로 산란 크기를 예측할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는 예측된 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성(S230)한다. 제1임계값의 크기는, 산란 크기에 반비례할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는 라이다 센서의 제2임계값을 제1임계값으로 변경(S240)하며, 일실시예로서, 예상 강우 시간 또는 레인 센서의 강우 감지 결과에 따라서, 제2임계값을 제1임계값으로 변경할 수 있다.
전술된 바와 같이, 제1임계값은 현재 강우량이 아닌 예상 강우량에 대한 임계값으로서, 비가 내리지 않는 상태에서는, 라이다 센서의 임계값이 조절될 필요가 없으므로 라이다 센서는 예상 강우 시간에 제2임계값을 제1임계값으로 변경할 수 있다. 또는 라이다 센서는, 레인 센서에서 비가 내리고 있는 상태를 감지한 경우에 제2임계값을 제1임계값으로 변경할 수 있다.
라이다 센서의 임계값이 제2임계값에서 제1임계값으로 변경된 이후, 라이다 센서는 레인 센서에서 실시간으로 측정되는 강우량을 이용하여, 미리 설정된 갱신 주기로 강우 분포를 갱신하고, 그에 따라서, 라이다 센서의 임계값을 갱신할 수 있다. 이 때, 라이다 센서는 예상 강우량과, 레인 센서에서 측정된 강우량이 서로 다를 경우, 강우 분포를 갱신할 수 있으며, 예상 강우량과 레인 센서의 측정 강우량의 차이가 기준값 이상인 경우에 강우 분포를 갱신할 수 있다. 기준값은 레인 센서의 강우량 측정 성능에 따라서 결정될 수 있으며, 측정 성능이 우수할수록 기준값은 작아진다.
실시예에 따라서, 실시간으로 측정되는 강우량을 제공하는 기관이나 업체 등이 존재할 경우, 라이다 센서는 레인 센서가 아닌 전술된 기관이나 업체로부터 데이터를 수신하여 임계값을 갱신할 수 있다.
한편, 통신 환경에 따라, 당일 예상 강우량에 대한 정보가 수신되지 않는 경우, 라이다 센서는 타겟 위치에서의 미리 설정된 기간 동안의 평균 강우량 정보를 이용하여, 강우 분포를 생성할 수 있다. 평균 강우량 정보는 데이터 베이스에 미리 저장된 정보일 수 있다. 예컨대, 차량의 현재 주행일이 5월의 어느날이며, 비가 내릴 것으로 예상되는 경우, 라이다 센서는 차량의 현재 주행일이 포함되는 달, 즉 5월의 평균 강우량 정보를 이용하여 강우 분포를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에서 설명되는 실시예는, 기상청 등에서 제공되는 예상 강우량 정보없이 레인 센서에서 측정되는 강우량을 이용하여 라이다 센서의 임계값을 조절한다. 차량이 예상 강우량 정보를 수신할 수 없는 상황에서, 라이다 센서는 레인 센서에서 측정되는 강우량을 이용하여 라이다 센서의 임계값을 조절할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는 레인 센서에서 측정된 강우량을 이용하여, 강우 분포를 생성(S410)한다. 라이다 센서는 차량의 현재 위치에 대한 지역별 강우량과 반사도의 관계를 나타내는 수학식을 이용하여, 강우 분포를 생성한다. 그리고 생성된 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측(S420)한다. 그리고 예측된 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성(S420)하며, 라이다 센서의 제2임계값을 제1임계값으로 변경(S440)한다.
차량이 예상 강우량 정보를 수신할 수 없는 상황에서, 본 발명의 일실시예에 따른 라이다 센서는, 레인 센서에서 측정되는 강우량을 이용하여 라이다 센서의 임계값을 조절할 수 있다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 차량에서 수행되는 임계값 조절 방법이 일실시예로서 설명된다.
본 발명의 일실시예에 따른 차량은, GPS 장치를 이용해 차량의 위치를 확인(S510)하고, 차량의 위치에 대한 기상 정보를 수신(S520)한다. 기상 정보는 차량에서 확인된 현재 위치에서의 강우 확률 및 예상 강우량 정보를 포함할 수 있다.
차량은 강우 확률에 따라 강우 여부를 판단(S530)하며, 강우 확률이 임계값 이상이며 비가 내릴 것으로 판단한 경우, 예상 강우량을 이용하여 예상 강우량에 대한 강우 분포를 생성(S540)한다.
그리고 생성된 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측(S550)하며, 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 임계값을 조절(S560)한다.
이후, 라이다 센서는, 레인 센서에서 측정된 강우량 데이터과 예상 강우량이 일치하는지 여부를 판단(S570)하고, 일치하지 않은 경우, 단계 S540으로 돌아가 레인 센서에서 측정된 강우량 데이터에 기반하여 강우 분포를 생성한다.
한편, 예상 강우량에 따른 강우 특성, 즉 강우 분포와 산란 크기에 대한 데이터가 데이터 베이스에 저장된 경우, 차량은 별도의 연산없이 데이터 베이스로부터 강우 분포와 산란 크기를 로딩하여 라이다 센서의 임계값을 조절할 수 있다.
프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. 미리 설정된 차량의 이동 경로에 포함되는 상기 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 수신하는 단계;
    상기 차량의 타겟 위치에 대한 예상 강우량 정보를 이용하여, 상기 타겟 위치에서의 예상 강우량 대한 강우 분포를 생성하는 단계;
    상기 강우 분포에 따른 산란 크기를 예측하는 단계;
    상기 산란 크기를 이용하여, 라이다 센서의 제1임계값을 생성하는 단계;
    예상 강우 시간에, 상기 라이다 센서의 제2임계값을 상기 제1임계값으로 변경하는 단계; 및
    상기 예상 강우량과, 레인 센서에서 측정된 강우량의 차이가 기준값 이상인 경우, 상기 강우 분포를 갱신하는 단계를 포함하며,
    상기 기준값은 상기 레인 센서의 강우량 측정 성능에 따라 결정되며,
    상기 강우 분포를 생성하는 단계는
    상기 예상 강우량 정보가 수신되지 못한 경우, 상기 타겟 위치에서의 미리 설정된 기간 동안의 평균 강우량 정보를 이용하여, 상기 강우 분포를 생성하는
    라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제2임계값을 상기 제1임계값으로 변경하는 단계는
    레인 센서의 강우 감지 결과에 따라서, 상기 제2임계값을 변경하는
    라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제1임계값의 크기는
    상기 산란 크기에 반비례하는
    라이다 센서의 임계값을 조절하는 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
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