KR102548791B1 - 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템 - Google Patents

다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102548791B1
KR102548791B1 KR1020230001140A KR20230001140A KR102548791B1 KR 102548791 B1 KR102548791 B1 KR 102548791B1 KR 1020230001140 A KR1020230001140 A KR 1020230001140A KR 20230001140 A KR20230001140 A KR 20230001140A KR 102548791 B1 KR102548791 B1 KR 102548791B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
blind spot
point cloud
spot information
cloud data
viewpoint
Prior art date
Application number
KR1020230001140A
Other languages
English (en)
Inventor
김건정
박용완
엄정숙
Original Assignee
영남대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 영남대학교 산학협력단 filed Critical 영남대학교 산학협력단
Priority to KR1020230001140A priority Critical patent/KR102548791B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102548791B1 publication Critical patent/KR102548791B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S17/894—3D imaging with simultaneous measurement of time-of-flight at a 2D array of receiver pixels, e.g. time-of-flight cameras or flash lidar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상기 장치는 라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하고, 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터들을 융합하는 융합부; 및 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 기초로, 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하고, 적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하며, 상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출하고, 상기 추출된 사각지대 정보를 각 모빌리티 장치로 전송하는 정보 제공부를 포함할 수 있다. 이러한 본 발명은 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대 정보를 추출하여 제공할 수 있어, 모빌리티 장치의 사각지대를 제거하는 효과를 가진다. 이로 인하여, 본 발명은 모빌리티 장치가 보다 안전하게 서비스를 제공하도록 한다.

Description

다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템{SYSTEM, METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING BLIND-SPOT INFORMATION USING LIDAR SENSORS}
본 발명은 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
다양한 유형의 센서 및 장치에 의해 수집된 정보를 사용하여 인프라와 자원을 효율적으로 모니터링하고 관리하는 스마트 시티(smart city)에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 시티는 공공도로 교통사고나 공공시설 내 범죄 예측/예방 등 국민 안전을 위한 기본 서비스를 제공하기 위한 스마트 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.
스마트 모니터링 서비스는 예측/예방 시스템이 사각지대없이 실시간으로 잘 작동해야 한다. 스마트 모니터링 시스템이 물체를 감지하는 것을 놓치지 않으려면, 사각 지대가 발생할 가능성이 있는 영역을 커버하기 위해 다수의 센서(예: 라이다(LIght Detection And Ranging: LIDAR) 센서)가 필요하다. 즉, 일반적으로 다수의 센서를 사용하면 사각지대가 발생할 가능성을 줄일 수 있다.
한편, 스마트 시티는 모빌리티 장치의 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다. 상기 자율 주행은 안전(예: 교통 사고의 방지)에 대한 신뢰성이 매우 중요하다. 이에, 최근에는 스마트 모니터링 서비스가 모빌리티 장치의 자율주행의 신뢰성 향상을 위한 해결책으로 검토되고 있다. 하지만, 단순히 사각 지대 정보만을 제공하는 것으로 사고를 방지하는데 한계가 있다. 예를 들어, 모빌리티 장치는 사각지대에서 다른 모빌리티 장치와 마주쳤을 때 사고가 발생할 가능성이 높을 수 있다. 이를 위하여, 사각지대의 감지뿐만 아니라, 모빌리티 차량의 시점과 관련된 사각지대 정보를 개별적으로 제공하여 각 모빌리티의 시점에서 사각지대에 대한 정보(사각지대에 객체가 존재하는지 여부 및 위치 등)를 인식할 수 있도록 하는 것이 필요하다.
본 발명의 목적은, 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 다수의 라이다 센서를 이용하여 모든 시점(전방위)에서의 사각 지대 정보를 생성하고, 각 모빌리티 장치의 시점과 관련된 시각 정보를 각 모빌리티 장치로 제공하여 모빌리티 장치의 안전성을 향상시키는데 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치는 라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하고, 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터들을 융합하는 융합부; 및 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 기초로, 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하고, 적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하며, 상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출하고, 상기 추출된 사각지대 정보를 각 모빌리티 장치로 전송하는 정보 제공부를 포함한다.
상기 정보 제공부는 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들의 프레임을 복셀 데이터로 변환하는 복셀 변환부; 상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출하는 사각지대 추출부; 및 상기 추출된 사각지대 정보를 기초로 상기 모빌리티 장치로 전송할 사각지대 정보를 구성하는 정보 구성부를 포함한다.
상기 융합부는 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 통신부; 상기 통신부를 통해 수신되는 포인트 클라우드 데이터를 프레임 단위로 저장하는 버퍼; 및 상기 저장된 포인트 클라우드 데이터의 프레임을 개별적인 타임 라인에 따라 순서대로 통합하는 통합부를 포함한다.
상기 다수의 센서 장치들 각각은 상기 라이다 센서를 통해 획득된 3차원 거리 영상을 기초로 포인트 클라우드 데이터를 생성한다.
상기 다수의 센서 장치들 각각은 상기 다수의 센싱 장치들을 통해 획득된 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 임시 저장하고, 불필요한 데이터를 필터링하는 신호 처리부를 포함한다.
상기 장치는 상기 다수의 센싱 장치들을 통해 획득된 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 임시 저장하고, 불필요한 데이터를 필터링하는 신호 처리부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 방법은 라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 융합하고, 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터를 기초로 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하는 단계; 적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하는 단계; 상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 사각지대 정보를 각 모빌리티 장치로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 전방위 사각지대 정보를 생성하는 단계는 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 복셀 데이터로 변환하는 단계; 및 상기 복셀 데이터를 기초로 상기 전방위 사각지대 정보를 생한하는 단계를 포함한다.
상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 융합하는 단계는 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 개별적인 타임 라인에 따라 순서대로 융합하는 단계를 포함한다.
상기 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계는 상기 다수의 센서 장치들에 포함된 라이다 센서를 통해 획득된 3차원 거리 영상을 기초로 상기 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터로부터 불필요한 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템은 라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들; 상기 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하고, 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 기초로 사각지대 정보를 생성하는 컴퓨팅 장치; 및 상기 컴퓨팅 장치로 시점을 전송하고, 상기 컴퓨팅 장치로부터 상기 시점과 관련된 사각지대 정보를 수신하는 모빌리티 장치를 포함한다.
본 발명의 다양한 실시 예는 다수의 라이다 센서를 통해 획득되는 영상 데이터(포인트 클라우드 데이터)를 융합하여 공간 데이터(전방위 사각지대 정보)를 획득하고, 공간 데이터로부터 특정 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대 정보를 추출하여 제공할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 모빌리티 장치의 사각지대를 제거하여, 모빌리티 장치가 보다 안전하게 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템의 사각지대 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템의 사각지대를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 성능을 평가하기 위한 실험 환경을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전방위 사각지대 정보를 이미지화하여 도시한 도면이다.
도 6 내지 도 9는 각 모빌리티 장치의 시점 및 시점과 관련된 사각지대 정보를 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 이하에서 동일한 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소 또는 섹션들을 다른 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "이루어지다(made of)"는 언급된 구성요소, 단계 및/또는 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및/또는 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 센서를 이용하여 공간 모델을 생성하는 시스템(100)은 다수의 센서 장치(10), 컴퓨팅 장치(20), 및 모빌리티 장치(30)를 포함할 수 있다.
다수의 센서 장치(10)는 다수의 라이다 센서(11)를 포함하고, 각 라이다 센서(11)를 통해 클라우드 포인트 데이터를 획득할 수 있다. 각 라이다 센서 (11)는 3차원 거리 영상을 획득하고, 3차원 거리 영상을 프레임 단위로 포인트 클라우드 데이터 프레임의 스트림을 순차 생성하여 처리한 후 컴퓨팅 장치(20)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 각 라이다 센서(11)는 라이다부(11a) 및 신호 처리부(11b)를 포함할 수 있다. 상기 신호 처리부(11b)는 수집 장치(예: 그래버(grabber))(11b-1), 버퍼(11b-2), 필터(11b-3), 및 통신부(11b-3)를 포함할 수 있다. 라이다부(11a)는 지정된 방향으로 레이저를 송출하고, 객체에 의해 반사된 레이저 신호를 수신할 수 있다. 상기 신호 처리부(11b)의 수집 장치(11b-1)는 라이다부(11a)로부터 수신되는 스트림 신호를 수신하여 각 스캔 주기마다 버퍼(11b-2)에 저장(임시 저장)한다. 또한, 필터(11b-3)는 버퍼(11b-2)로부터 데이터를 수신하고, 모빌리티 장치(30)에서 불필요한 데이터를 필터링(제거)할 수 있다. 통신부(11b-4)는 필터링된 데이터를 패킷(예: UDP(User Datagram Protocol) 패킷) 단위로 분할하여 컴퓨팅 장치(20)로 전송할 수 있다.
컴퓨팅 장치(20)는 다수의 센서 장치(10)로부터 수신되는 포인트 클라우드 데이터에 기초하여, 전방위 사각지대 정보를 생성할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(20)는 적어도 하나의 모빌리티 장치(30)로부터 시점을 수신하며, 상기 전방위 사각지대 정보로부터 적어도 하나의 모빌리티 장치(30)의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출하고, 추출된 사각지대 정보를 각 모빌리티 장치(30)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컴퓨팅 장치(20)는 엣지 컴퓨터(edge computer)일 수 있다. 컴퓨팅 장치(20)는 융합부(21) 및 정보 제공부(23)를 포함할 수 있다.
융합부(21)는 통신부(21-1), 버퍼(21-2), 및 공간 모델 생성 모듈(21-3)을 포함할 수 있다. 통신부(21-1)는 다수의 센서 장치(10)로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(21-1)는 패킷 단위로 분할된 포인트 클라우드 데이터를 수신하여 데이터 프레임(예: 3차원 데이터 프레임)으로 재조립할 수 있다. 버퍼(21-2)는 포인트 클라우드 데이터를 저장(임시 저장)할 수 있다. 예를 들어, 버퍼(21-2)는 통신부(21-1)로부터 수신되는 포인트 클라우드 데이터를 프레임단위로 저장(임시 저장)할 수 있다. 통합부(21-3)는 버퍼(21-2)에 저장된 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 전방위 사각지대 정보를 융합할 수 있다. 예를 들어, 통합부(21-3)는 버퍼(22)에 저장된 포인트 클라우드 데이터의 프레임을 개별적인 타임 라인에 따라 순서대로 통합할 수 있다.
정보 제공부(23)는 복셀 변환부(23-1), 사각지대 추출부(23-2), 및 정보 구성부(23-3)를 포함할 수 있다. 복셀 변환부(23-1)는 융합부(21)에 의해 융합된 포인트 클라우드 데이터의 프레임을 복셀 데이터로 변환할 수 있다. 상기 변환된 복셀 데이터는 각 복셀의 3차원 좌표 및 각 복셀에 포함된 포인트 클라우드의 수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 사각지대 추출부(23-2)는 전방위 사각지대 정보로부터 모빌리티 장치(30)의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출할 수 있다. 정보 구성부(23-3)는 추출된 사각지대 정보를 기초로 모빌리티 장치(30)로 전송할 사각지대 정보를 구성할 수 있다. 정보 구성부(23-3)는 사각지대 정보를 3차원 이미지로 생성할 수 있다.
모빌리티 장치(30)는 이동 장치(예: 오토바이, 전동 휠체어, 전동 킥보드 등과 같은 개인용 단거리 이동 장치, 및 자율주행 자동차 등)일 수 있다. 일 실시 예에 따른 모빌리티 장치(30)는 컴퓨팅 장치(20)로 시점(및 위치)을 전송하고, 컴퓨팅 장치(20)로부터 상기 시점(및 위치)과 관련된 사각지대 정보를 수신할 수 있다. 상기 모빌리티 장치(30)는 수신된 사각지대 정보에 기초하여 다양한 서비스(예: 장애물 정보, 길 안내, 사고 예방 등)를 제공할 수 있다.
한편, 각 라이다 센서(11)는 라이다부(11a)만을 포함할 수 있다. 이때, 신호 처리부(11b)는 컴퓨팅 장치(20)에 포함될 수 있다.
이상에서 상술한 본 발명의 일 실시 예는 각 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대를 각 모빌리티 장치(30)로 제공함에 따라 각 모빌리티 장치(30)의 사각지대를 제거할 수 있는 효과를 가진다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템의 사각지대 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템의 사각지대를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템(100)의 센서 장치(10)는 포인트 클라우드 데이터를 획득(S201)하고, 컴퓨팅 장치(20)로 획득된 포인트 클라우드 데이터를 전송(S203)할 수 있다.
시스템(100)의 컴퓨팅 장치(20)는 포인트 클라우드 데이터를 기초로 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성(S205)할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(20)는 다수의 센서 장치들(10)로부터 수신된 포인트 클라우드 데이터들을 융합하고, 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 기초로 전방위 사각지대 정보를 생성할 수 있다.
시스템(100)의 모빌리티 장치(30)는 시점(및 위치)를 컴퓨팅 장치(20)로 전송(S207)할 수 있다. 모빌리티 장치(30)로부터 시점을 수신한 컴퓨팅 장치(20)는 모빌리티 장치(30)의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출(S209)할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(20)는 상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 모빌리티 장치의 시점과 관련된 사각지대 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(20)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 시점(301)과 제1 복셀(302)을 연결하는 선분을 생성하고, 다른 복셀(303, 304)이 상기 선분 상에 존재하는지 확인한다. 컴퓨팅 장치(20)는, 식별 부호 310의 도면과 같이, 선분 상에 다른 복셀(303)이 없는 경우 선분의 끝에 있던 제1 복셀(302)을 사각지대의 복셀이 아닌 것으로 판별하고, 식별 부호 320의 도면과 같이, 선분 상에 다른 복셀(304)이 있는 경우 선분의 끝에 있던 제2 복셀(305)을 사각지대의 복셀로 판별할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(20)는, 다른 복셀이 선분 상에 위치하는지 여부를 결정하기 위해, 선분과 다른 복셀의 중심 사이의 직선 거리가 상기 다른 복셀 크기의 1/2 이상인지 확인할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(20)는 상기 직선 거리가 상기 다른 복셀 크기의 1/2 미만이면 상기 다른 복셀이 선분 상에 있는 것으로 결정할 수 있다. 컴퓨팅 장치(20)는, 동일한 과정을 반복하여, 모빌리티 장치(30)의 시점을 기준으로 사각지대에 해당하는 모든 복셀을 검출하고, 이를 사각지대 정보로 추출할 수 있다.
컴퓨팅 장치(20)는 추출된 사각지대 정보를 모빌리티 장치(30)로 전송(S211)할 수 있다. 모빌리티 장치(30)는 수신된 사각지대 정보를 기초로 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 성능을 평가하기 위한 실험 환경을 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전방위 사각지대 정보를 이미지화하여 도시한 도면이며, 도 6 내지 도 9는 각 모빌리티 장치의 시점 및 시점과 관련된 사각지대 정보를 도시한 도면이다.
도 4 내지 도 9를 참조하면, 본 발명의 성능을 검증하기위하여, 약 가로 8m, 세로 10m, 높이 3m인 공간에 5개의 라이다 센서들(A, B, C, D, E)을 설치하고, 중앙 부분에 제1 장애물(예: 약 1m X 2m의 칸막이)(401) 및 제2 장애물(예: 의자)(402)을 배치하여 실험을 수행하였다. 이에 따라, 제5 라이다 센서(E)의 시점 측면에서 제2 장애물(402)은 장애물 1(401)에 가려져 사각지대에 놓여있게 된다.
또한, 컴퓨팅 장치(20)는, 제1 내지 제5 라이다 센서(A, B, C, D, E)에 의해 취득된 포인트 클라우드 데이터를 약 45cm 크기의 정육면체 형태를 가지는 복셀로 변환하였다. 또한, 복셀 생성을 위한 포인트 클라우드의 포인트 개수의 임계값을 설정하여 노이즈를 제거하고, 벽과 다른 물체의 형상을 인식할 수 있도록 하였다. 예를 들어, 실험 공간 내의 각 복셀에 대해 복셀 내의 포인트 클라우드 포인트 갯수가 임계값보다 크면, 해당 복셀은 개체가 존재하는 공간으로 인식된다. 그렇지 않으면 해단 복셀은 빈 공간으로 인식된다. 또한, 가시성을 위해 보이는 복셀은 녹색 복셀로 표시하고, 사각지대의 복셀은 빨간색 복셀로 표시하였다.
컴퓨팅 장치(20)는 다수의 라이다 센서들(A, B, C, D, E)에 의해 획득한 3차원 거리 영상에 대한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실험 공간에 대한 복셀 생성 결과를 제공할 수 있다. 컴퓨팅 장치(20)는 각 라이다 센서의 시점별로 사각지대 정보를 시각화하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(20)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 제5 라이다 센서(E)의 시점(501)에서 사각지대 정보를 시각화하여 제공할 수 있다.
한편, 도 6 내지 도 9에서 (a)는 제5 라이다 센서(E), 제1 라이다 센서(A), 제2 라이다 센서(B), 및 제3 라이다 센서(C)의 시점에서의 뷰를 나타내고, (b)는 제5 라이다 센서(E)의 시점에서 복셀 데이터를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 제5 라이다 센서(E)의 시점에서, 제1 장애물(401)로 인하여 제2 장애물(402)을 인식할 수 없다. 하지만, 도 7 내지 도 9의 (b)를 참조하면, 사각지대에 있는 제2 장애물(의자)이 빨간색으로 표시된다. 이를 통해, 본 발명은 다수의 라이다 센서를 통해 수집된 정보를 융합하여 모빌리티 장치의 시점에서 전혀 보이지 않았던 사각지대에 대한 정보를 알 수 있다. 즉, 사각지대에 존재하는 물체의 구체적인 위치를 용이하게 알 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 도시된 실시 예를 참고하여 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지 및 범위에 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적인 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 사각지대 정보 제공 시스템
10: 다수의 센서 장치 20: 컴퓨팅 장치
30: 모빌리티 장치 11: 라이다 센서
21: 융합부 23: 정보 제공부
11a: 라이다부 11b: 신호 처리부
11b-1: 수집 장치 11b-2/21-2: 버퍼
11b-3: 필터 11b-4/21-1: 통신부
21-3: 통합부 23-1: 복셀 변환부
23-2: 사각지대 추출부 23-3: 정보 구성부

Claims (12)

  1. 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치에 있어서,
    라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하고, 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터들을 융합하는 융합부; 및
    상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 기초로, 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하고, 적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하며, 상기 전방위 사각지대 정보로부터 각 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대에 해당하는 사각지대 정보를 추출하고, 상기 추출된 사각지대 정보를 상기 각 모빌리티 장치로 전송하여 상기 각 모빌리티 장치가 자신의 시점에서의 사각지대에 대한 정보를 인식하도록 하는 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 정보 제공부는
    상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들의 프레임을 복셀 데이터로 변환하는 복셀 변환부;
    상기 전방위 사각지대 정보로부터 상기 각 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대 정보를 추출하는 사각지대 추출부; 및
    상기 추출된 사각지대 정보를 기초로 상기 각 모빌리티 장치로 전송할 사각지대 정보를 구성하는 정보 구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 융합부는
    상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 통신부;
    상기 통신부를 통해 수신되는 포인트 클라우드 데이터를 프레임 단위로 저장하는 버퍼; 및
    상기 저장된 포인트 클라우드 데이터의 프레임을 개별적인 타임 라인에 따라 순서대로 통합하는 통합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 센서 장치들 각각은
    상기 라이다 센서를 통해 획득된 3차원 거리 영상을 기초로 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 다수의 센서 장치들 각각은
    상기 다수의 센싱 장치들을 통해 획득된 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 임시 저장하고, 불필요한 데이터를 필터링하는 신호 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 센싱 장치들을 통해 획득된 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 임시 저장하고, 불필요한 데이터를 필터링하는 신호 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 방법에 있어서,
    라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 융합하고, 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터를 기초로 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하는 단계;
    적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하는 단계;
    상기 전방위 사각지대 정보로부터 각 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대에 해당하는 사각지대 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 사각지대 정보를 상기 각 모빌리티 장치로 전송하여 상기 각 모빌리티 장치가 자신의 시점에서의 사각지대에 대한 정보를 인식하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 전방위 사각지대 정보를 생성하는 단계는
    상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 복셀 데이터로 변환하는 단계; 및
    상기 복셀 데이터를 기초로 상기 전방위 사각지대 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 융합하는 단계는
    상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 개별적인 타임 라인에 따라 순서대로 융합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계는
    상기 다수의 센서 장치들에 포함된 라이다 센서를 통해 획득된 3차원 거리 영상을 기초로 상기 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 수신된 포인트 클라우드 데이터로부터 불필요한 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 시스템에 있어서,
    라이다 센서를 포함하는 다수의 센서 장치들;
    상기 다수의 센서 장치들로부터 포인트 클라우드 데이터를 수신하고, 상기 수신된 포인트 클라우드 데이터를 융합하고, 상기 융합된 포인트 클라우드 데이터들을 기초로 모든 시점에 대한 전방위 사각지대 정보를 생성하고, 적어도 하나의 모빌리티 장치로부터 시점을 수신하고, 상기 전방위 사각지대 정보로부터 각 모빌리티 장치의 시점에서의 사각지대에 해당하는 사각지대 정보를 추출하고, 상기 추출된 사각지대 정보를 상기 각 모빌리티 장치로 전송하는 컴퓨팅 장치; 및
    상기 컴퓨팅 장치로 시점을 전송하고, 상기 컴퓨팅 장치로부터 상기 전송된 시점에서의 사각지대에 해당하는 사각지대 정보를 수신하는 모빌리티 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
KR1020230001140A 2023-01-04 2023-01-04 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템 KR102548791B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230001140A KR102548791B1 (ko) 2023-01-04 2023-01-04 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230001140A KR102548791B1 (ko) 2023-01-04 2023-01-04 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102548791B1 true KR102548791B1 (ko) 2023-06-29

Family

ID=86946075

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230001140A KR102548791B1 (ko) 2023-01-04 2023-01-04 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102548791B1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110920552A (zh) * 2019-11-15 2020-03-27 吉林大学 防止高速路上碰撞后发生连环事故的车辆安全系统及方法
KR20200141422A (ko) * 2019-01-04 2020-12-18 (주)서울로보틱스 센서를 이용하여 획득한 공간 정보를 활용하는 차량 및 센싱 장치, 그리고 이를 위한 서버
KR102247110B1 (ko) * 2020-09-25 2021-05-06 주식회사세오 클라우드 기반의 자율 주행 로봇 시스템 및 자율 주행 로봇의 동작과 관제 방법
CN114763997A (zh) * 2022-04-14 2022-07-19 中国第一汽车股份有限公司 车辆采集到的雷达点云数据的处理方法、装置及电子设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200141422A (ko) * 2019-01-04 2020-12-18 (주)서울로보틱스 센서를 이용하여 획득한 공간 정보를 활용하는 차량 및 센싱 장치, 그리고 이를 위한 서버
CN110920552A (zh) * 2019-11-15 2020-03-27 吉林大学 防止高速路上碰撞后发生连环事故的车辆安全系统及方法
KR102247110B1 (ko) * 2020-09-25 2021-05-06 주식회사세오 클라우드 기반의 자율 주행 로봇 시스템 및 자율 주행 로봇의 동작과 관제 방법
CN114763997A (zh) * 2022-04-14 2022-07-19 中国第一汽车股份有限公司 车辆采集到的雷达点云数据的处理方法、装置及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102198724B1 (ko) 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위한 방법 및 장치
CN103455144B (zh) 车载人机交互系统及方法
EP2728546B1 (en) Method and system for detecting object on a road
KR101758576B1 (ko) 물체 탐지를 위한 레이더 카메라 복합 검지 장치 및 방법
CN110889350A (zh) 一种基于三维成像的线路障碍物监测报警系统及方法
JP6344638B2 (ja) 物体検出装置、移動体機器制御システム及び物体検出用プログラム
CN109634282A (zh) 自动驾驶车辆、方法和装置
KR101683984B1 (ko) 라이더 데이터 필터링 시스템 및 그 방법
EP3243165B1 (en) Method and system for categorization of a scene
CN111724616B (zh) 基于人工智能的数据获取及共享的方法与装置
US11025865B1 (en) Contextual visual dataspaces
KR102001002B1 (ko) 딥러닝 기반 번호 인식 시스템
CN112329754B (zh) 障碍物识别模型训练方法、障碍物识别方法、装置及系统
JP4102885B2 (ja) 駐車車両検知方法及び駐車車両検知システム
CN115185285B (zh) 吸尘机器人的自动避障方法、装置、设备及存储介质
CN115083088A (zh) 铁路周界入侵预警方法
KR20140050208A (ko) 교통 정보 제공 장치 및 방법
CN112528771A (zh) 障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质
KR102548791B1 (ko) 다수의 라이다 센서를 이용하여 사각지대 정보를 제공하는 장치, 방법 및 시스템
JP4554954B2 (ja) 全方位撮像システム
Peláez et al. Road detection with thermal cameras through 3D information
CN108111802B (zh) 视频监控方法及装置
KR20220130513A (ko) 라이더를 이용하는 가려진 객체 탐지 방법 및 장치
CN106034222A (zh) 一种立体式捕捉物体的方法、装置以及系统
JP3740531B2 (ja) 駐車車両検知方法、検知システム及び駐車車両検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant