KR102501009B1 - 다중 Threshold 기반 FMCW LiDAR 시스템 및 FMCW LiDAR 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템은, 비트 주파수의 대역을 설정하는 대역설정모듈, 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 노이즈분석모듈, 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 계수설정모듈, 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 Threshold산출모듈 및 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 필터링모듈을 포함할 수 있다.

Description

다중 Threshold 기반 FMCW LiDAR 시스템 및 FMCW LiDAR 방법{FMCW LiDAR SYSTEM AND FMCW LiDAR METHOD BASED ON MULTI-THRESHOLD}
본 발명은 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 파악하여 각기 다른 필터링 값을 적용하여 FMCW LiDAR의 속도 감지 정확도를 향상시키고, FMCW LiDAR의 오탐지를 감소시키는 다중 Threshold 기반 FMCW LiDAR 시스템 및 FMCW LiDAR 방법에 대한 것이다.
LiDAR란 Light Detection and Ranging의 약어로, 고출력의 펄스레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 레이저 빔의 시간을 측정함으로써 거리정보를 획득하는 기술이다. 구체적으로, 강한 레이저 빛을 전방에 방사(Radiation)하고, 반사되어 돌아오는 빛을 감지하는 시간을 이용하여 사물까지의 거리를 측정하는 기술로, 이때 전자기파 대신에 레이저를 사용하므로 레이저 레이더(Laser RADAR)로 불리기도 한다.
또한, LiDAR는 먼 거리까지 퍼지지 않고 직진성을 가진 레이저의 특성을 활용하여, 대기 중의 물성, 거리, 방향 및 속도를 더욱 정말하게 측정할 수 있어, 지형고도자료, 자율주행자동차, 산림관리계획, 홍수피해예측, 하천범람측정, 댐 건설지역의 선정 및 대기오염 분석 등 다양한 분야에서 센서기술로 응용되고 있다.
이때, LiDAR를 통해 거리를 측정하기 위한 다양한 프로세스 중에서, FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)은 주파수 변조법 방식으로, 주파수에 변화를 주고, 주파수 차이를 감지하고 측정하여 거리 정보를 추출하는 방식을 일컫는다. 여기서, FMCW LiDAR는 주파수에 영향을 많이 받기 때문에, 노이즈에 취약한 단점이 있다.
이를 해결하기 위해서 CFAR (Constant False Alarm Rate) 등 노이즈가 있다는 가정하에 유효한 데이터를 검출하기 위한 방법이 개발되었으나, 노이즈가 대역별로 불규칙하게 형태나 크기가 달라진다면 실제 신호와 노이즈가 결합(Matching)하여 오탐지 또는 잘못된 속도 정보를 제공하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 이로 인해, 대역별로 노이즈의 형태와 크기를 파악하여 각기 다른 필터링 값을 적용해야 할 필요성이 대두되고 있는 실정이다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 파악하여 각기 다른 필터링 값을 적용하여 FMCW LiDAR의 속도 감지 정확도를 향상시키고, FMCW LiDAR의 오탐지를 감소시키는 다중 Threshold 기반 FMCW LiDAR 시스템 및 FMCW LiDAR 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템은, 비트 주파수의 대역을 설정하는 대역설정모듈, 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 노이즈분석모듈, 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 계수설정모듈, 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 Threshold산출모듈 및 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 필터링모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대역설정모듈은 업 처프(Chirp)일 경우, 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분하고, 다운 처프(Chirp)일 경우, 오른쪽에서 왼쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분할 수 있다.
또한, 상기 Threshold산출모듈은 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 Threshold 값이 산출될 수 있다.
또한, 상기 CA-CFAR 방법은 연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법일 수 있다.
또한, 상기 Threshold 계수는 분석된 노이즈를 기초로 상기 계수설정모듈에 의해 상기 대역 별로 다르게 설정되어, 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 방법은, FMCW LiDAR 시스템을 이용하여 오탐지를 감소시키는 노이즈 제거 방법에 있어서, 비트 주파수의 대역을 설정하는 단계, 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 단계, 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 단계, 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 단계 및 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 Threshold 값은 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 산출되고, 상기 CA-CFAR 방법은 연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법일 수 있다.
또한, 상기 Threshold 계수는 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 다르게 설정되어, 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수일 수 있다.
본 발명에 따른 다중 Threshold 기반 FMCW LiDAR 시스템 및 FMCW LiDAR 방법은 노이즈가 큰 범위로 변칙적인 형태에서 유효한 데이터를 검출할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템의 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템의 처프에 따른 대역 구분을 도시한 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 FMCW LiDAR 시스템의 유효 데이터 검출에 대해서 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 방법의 순서도
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템의 처프에 따른 대역 구분을 도시한 도면이다.
도 1를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 시스템(10)은, 비트 주파수의 대역을 설정하는 대역설정모듈(100), 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 노이즈분석모듈(200), 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 계수설정모듈(300), 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 Threshold산출모듈(400) 및 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 필터링모듈(500)을 포함할 수 있다.
상기 대역설정모듈(100)은 비트 주파수의 대역을 설정할 수 있다.
일례로, 상기 대역설정모듈(100)은 비트 주파수의 HZ 값의 범위에 따라 대역을 여러 구간으로 나눌 수 있다.
여기서, 비트 주파수는 수신 신호의 주파수와 방사된 신호의 주파수의 차이 값을 의미한다. 비트 주파수의 시간 지연에 따른 값을 통해 대상물체와의 거리를 추정할 수 있고, 도플러 효과에 의한 주파수의 이동을 이용하여 대상물체와의 속도를 추정할 수 있는 정보로 사용될 수 있다.
또한, 도 2를 참조하면, 상기 대역설정모듈(100)은 업 처프(Chirp)일 경우, 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분하고, 다운 처프(Chirp)일 경우, 오른쪽에서 왼쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분할 수 있다.
구체적으로, FMCW LiDAR 시스템(10)이 위상 정보를 이용하여 음의 주파수까지 측정할 수 있게 될 경우, 업 처프(Chirp)와 다운 처프(Chirp)를 따로 구분하여 Threshold를 구분할 필요가 있게 된다.
이로 인해, 상기 대역설정모듈(100)은 도 2와 같이 업 처프(Chirp)와 다운 처프(Chirp)일 때의 대역의 방향성을 설정하여 구분지을 수 있다.
다만, 이에 한정하지 않고, 상기 대역설정모듈(100)은 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
또한, 상기 노이즈분석모듈(200)은 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석할 수 있다.
또한, 상기 계수설정모듈(300)은 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정할 수 있다.
또한, 상기 Threshold산출모듈(400)은 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출할 수 있다.
구체적으로, 상기 Threshold산출모듈(400)은 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 Threshold 값이 산출될 수 있다.
일례로, 상기 CA-CFAR 방법은 연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법일 수 있다.
일례로, 상기 Threshold 계수는 분석된 노이즈를 기초로 상기 계수설정모듈(300)에 의해 상기 대역 별로 다르게 설정되어, 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수일 수 있다.
상기 필터링모듈(500)은 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 FMCW LiDAR 시스템의 유효 데이터 검출에 대해서 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 수신 신호와 방사 신호의 주파수 차이를 이용해 대상물체의 거리 또는 속도를 측정하는 FMCW LiDAR 특성상, 노이즈가 유효 데이터와 함께 섞일 수 있다.
이때, FMCW LiDAR 시스템(10)은 상기 노이즈를 제거하여 상기 유효데이터만 검출하기 위해 CA CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법이 사용될 수 있다.
일례로, CA CFAR 방법은 테스트 셀의 유효 데이터 여부를 판단하기 위하여 테스트 주변 셀들인 참조 셀을 이용하여 Threshold 값을 산출하고, 테스트 셀은 참조 셀의 연산으로 구해진 Threshold 값과 비교하여 표적 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, CA CFAR 방법은 연속되는 주파수 데이터의 피크 중심점(테스트 셀)을 기준으로 주변 셀들을 합하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법일 수 있다.
CA CFAR 방법에서는 유효 데이터를 검출하기 위한 Threshold 값을 산출하기 위한 Threshold 계수는 고정된 값이기 때문에, Threshold 값은 상기 평균 값에 비례하게 된다.
이때, 주변 셀에 다른 테스트 셀이 위치하여 상기 평균 값을 상승시키거나, 주변 셀의 피크 값이 테스트하고자 했던 테스트 셀과 차이가 거의 없을 정도로 크게 형성되어 상기 평균 값이 상승할 수 있다.
이로 인해, 고정된 Threshold 계수를 조절하여 유효 데이터를 획득할 수 있도록 Threshold 값을 수동으로 맞춰야 한다.
이때, 종래의 방법에서는 도 3(a) 처럼 Threshold 계수가 단일로 존재하기 때문에, 단일의 Threshold 값으로는 변칙적인 형태의 노이즈가 넓은 범위에 걸쳐 유효 데이터를 간섭하게 될 경우에 상기 유효 데이터만 검출할 수 없게 된다.
반면에, 본 발명은 종래의 방법을 보완하기 위해 Threshold 계수를 대역에 따라 다르게 적용함으로써 복수개의 Threshold 값으로 인해 변칙적인 형태의 노이즈에도 유연하게 상기 노이즈만을 필터링할 수 있어, 상기 유효 데이터를 효과적으로 검출할 수 있다.
일례로, 도 3(a)를 살펴보면, 단일의 Threshold 값으로는 0 HZ 대역에서는 노이즈를 필터링할 수 없지만, 복수개의 Threshold 값이 적용된 도 3(b)를 살펴보게 되면, 0 HZ 대역에서 제2 Threshold 값을 적용함으로 상기 노이즈를 필터링할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 방법의 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FMCW LiDAR 방법은, FMCW LiDAR 시스템(10)을 이용하여 오탐지를 감소시키는 노이즈 제거 방법에 있어서, 비트 주파수의 대역을 설정하는 단계(S100), 상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 단계(S200), 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 단계(S300), 설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 단계(S400) 및 산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 단계(S500)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 Threshold 값은 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 산출되고, 상기 CA-CFAR 방법은 연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법일 수 있다.
또한, 상기 Threshold 계수는 분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 다르게 설정되어, 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수일 수 있다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 보다 명확하게 표현하기 위해, 본 발명의 기술적 사상과 관련성이 없거나 떨어지는 구성에 대해서는 간략하게 표현하거나 생략하였다.
상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.
10 : FMCW LiDAR 시스템 100 : 대역설정모듈
200 : 노이즈분석모듈 300 : 계수설정모듈
400 : Threshold산출모듈 500 : 필터링모듈

Claims (8)

  1. 비트 주파수의 대역을 설정하는 대역설정모듈;
    상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 노이즈분석모듈;
    분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 계수설정모듈;
    설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 Threshold산출모듈; 및
    산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 필터링모듈;을 포함하고,
    상기 Threshold산출모듈은 연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법인 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 Threshold 값이 산출되고,
    상기 Threshold 계수는 분석된 노이즈를 기초로 상기 계수설정모듈에 의해 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수인,
    FMCW LiDAR 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대역설정모듈은,
    업 처프(Chirp)일 경우, 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분하고, 다운 처프(Chirp)일 경우, 오른쪽에서 왼쪽 방향으로 n개의 대역으로 구분하는,
    FMCW LiDAR 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항의 FMCW LiDAR 시스템을 이용하여 오탐지를 감소시키는 노이즈 제거 방법에 있어서,
    비트 주파수의 대역을 설정하는 단계;
    상기 대역 별로 노이즈의 형태와 크기를 분석하는 단계;
    분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 계수를 설정하는 단계;
    설정된 상기 Threshold 계수를 기초로 상기 대역 별로 Threshold 값을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 Threshold 값을 기초로 상기 노이즈를 필터링하여 유효 데이터를 검출하는 단계;를 포함하는,
    FMCW LiDAR 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 Threshold 값은,
    CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 방법에 의해 산출되고,
    상기 CA-CFAR 방법은,
    연속되는 주파수 데이터를 피크 중심점을 기준으로 누적하여 평균 값을 내고, 상기 평균 값에 Threshold 계수를 곱하여 Threshold 값을 산출하는 방법인,
    FMCW LiDAR 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 Threshold 계수는,
    분석된 노이즈를 기초로 상기 대역 별로 다르게 설정되어, 상기 대역 별로 Threshold 값이 다르게 적용되도록 하는 계수인,
    FMCW LiDAR 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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