KR102575735B1 - 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법 - Google Patents

라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102575735B1
KR102575735B1 KR1020210026001A KR20210026001A KR102575735B1 KR 102575735 B1 KR102575735 B1 KR 102575735B1 KR 1020210026001 A KR1020210026001 A KR 1020210026001A KR 20210026001 A KR20210026001 A KR 20210026001A KR 102575735 B1 KR102575735 B1 KR 102575735B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target signal
lidar
deviation
current frame
estimated
Prior art date
Application number
KR1020210026001A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220121646A (ko
Inventor
이은상
이용성
박상규
이우일
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
오토엘 주식회사
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 현대자동차주식회사, 기아 주식회사, 오토엘 주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020210026001A priority Critical patent/KR102575735B1/ko
Priority to US17/471,814 priority patent/US20220268928A1/en
Publication of KR20220121646A publication Critical patent/KR20220121646A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102575735B1 publication Critical patent/KR102575735B1/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
    • G01S17/006—Theoretical aspects
    • 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
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/497—Means for monitoring or calibrating
    • 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
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G01S17/10—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of interrupted, pulse-modulated waves
    • 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
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • 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
    • 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
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/481—Constructional features, e.g. arrangements of optical elements
    • G01S7/4817—Constructional features, e.g. arrangements of optical elements relating to scanning
    • 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
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/483—Details of pulse systems
    • G01S7/486—Receivers
    • G01S7/487—Extracting wanted echo signals, e.g. pulse detection
    • 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
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/483—Details of pulse systems
    • G01S7/486—Receivers
    • G01S7/487—Extracting wanted echo signals, e.g. pulse detection
    • G01S7/4876—Extracting wanted echo signals, e.g. pulse detection by removing unwanted signals

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)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

본 발명은 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템, 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 장치는 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘이 저장되는 저장부를 포함할 수 있다.

Description

라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법{Apparatus for selecting Lidar target signal, Lidar system having the same, and method thereof}
본 발명은 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템, 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 고감도 수광 센서가 적용된 라이다의 표적 신호를 선별하는 기술에 관한 것이다.
라이다는 레이저를 송광시켜 표적에 반사되어 들어오는 레이저의 시간을 측정해서 거리를 측정하는 센서이다.
특히 고감도 수광 센서(SiPM: Silicon PhotoMultiplier)가 적용된 라이다는 반사되어 들어오는 신호의 감도가 매우 우수한 특성을 갖지만, 태양광 잡음에도 민감한 특성을 갖게 되어 수신단의 신호 처리부에서 잡음이 정확하게 제거 되지 않으면 성능이 저하되는 주요 원인이 된다.
고감도 수광 센서 기반의 모터 스캔 타입의 라이다는 주어진 화각 동안 레이저를 탐지하기 위해 단시간에 신호 수신, 잡음 제거, 및 거리 검출 등의 연산을 수행 완료해야 하므로 많은 연산량을 필요로 한다.
본 발명의 실시예는 고감도 수광 센서가 적용된 라이다의 잡음을 효과적으로 제거하고 표적 신호 검출을 위한 연산량을 최소화하여 라이다 제조 원가를 절감할 수 있는 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템, 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 장치는 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘이 저장되는 저장부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 시스템은 레이저를 표적에 송광하는 송광신호 처리부; 상기 표적에 반사되어 돌아온 빛을 감지하는 수광신호 처리부; 상기 수광신호 처리부에 의해 수신한 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 라이다 표적신호 선별 장치; 및 상기 라이다 표적 신호 선별 장치에 의해 확정된 표적 신호의 거리값을 3차원 그래픽으로 출력하는 포인트 클라우드를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 레이저를 다양한 화각으로 송광하기 위한 스캔 모터를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 라이다 표적신호 선별 장치는, 직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 라이다 표적신호 선별 장치는, 현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 라이다 표적신호 선별 장치는, 상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하고, 상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 라이다 표적신호 선별 장치는, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하고, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 방법은 레이저 신호를 표적에 송광하는 단계; 상기 표적에 반사되어 돌아오는 신호를 감지하는 단계; N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하는 단계; 및 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 표적 신호를 추정하는 단계는, 직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 표적 신호를 추정하는 단계는, 현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 추정된 표적 신호를 확정하는 단계는, 상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 추정된 표적 신호를 확정하는 단계는, 상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 추정된 표적 신호를 확정하는 단계는, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 추정된 표적 신호를 확정하는 단계는, 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 기술은 고감도 수광 센서가 적용된 라이다의 잡음을 효과적으로 제거하고 표적 신호 검출을 위한 연산량을 최소화하여 라이다 제조 원가를 절감할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 장치를 포함하는 라이다 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 수광 센서의 응답성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 수광 센서의 출력 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정 중 유클리디언 거리 기법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정 중 유클리디언 거리 기법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 11을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 장치를 포함하는 라이다 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 시스템은 라이다 표적 신호 선별 장치(100), 스캔 모터(200), 수광신호 처리부(300), 송광신호 처리부(400), 및 포인트 클라우드(500)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 라이다 시스템 내부에 구현될 수 있고, 라이다 시스템은 차량의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 라이다 표적신호 선별 장치(100) 및 라이다 시스템은 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.
라이다 표적신호 선별 장치(100)는 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정할 수 있다. 이를 위해 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 유클리디언 거리(Euclidean Distance) 기법을 이용하여 표적 신호를 추정할 수 있고, 이전 프레임의 확정된 표적 신호들의 편차 및 그 평균값을 이용하여 해당 추정된 표적 신호를 최종 표적 신호로서 확정할 수 있다.
도 1을 참조하면 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 저장부(110), 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
저장부(110)는 프로세서(120)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다. 일 예로서, 저장부(110)는 라이다 표적 신호 추정 및 확정을 위한 데이터 및 알고리즘이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(150)는 수광신호 처리부(300)에 의해 수신한 수광신호 데이터가 저장될 수 있다.
저장부(110)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card)) 등의 메모리와, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), 롬(ROM, Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 기록 매체(storage medium)를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 저장부(110), 스캔 모터(200), 수광신호 처리부(300), 송광신호 처리부(400), 및 포인트 클라우드(500) 등과 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다.
프로세서(120)는 라이다 표적신호 선별 장치(100)의 각 구성요소들 간에 전달되는 신호를 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 각 구성요소들이 제 기능을 정상적으로 수행할 수 있도록 전반적인 제어를 수행할 수 있다. 이러한 프로세서(120)는 하드웨어의 형태로 구현되거나, 또는 소프트웨어의 형태로 구현되거나, 또는 하드웨어 및 소프트웨어가 결합된 형태로 구현될 수 있다. 바람직하게는, 프로세서(120)는 마이크로프로세서로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 임계 전압 제어를 통해 수광신호 처리부(300)에서 수신한 신호들 중 일정 레벨 이상의 신호만을 선별하여 잡음을 제거하고 원하는 표적신호만을 정확히 추출할 수 있다. 이때, 임계전압은 실험치에 의해 미리 설정되거나 가변될 수 있다.
프로세서(120)는 송광신호가 표적에 반사되어 돌아오는 시간을 기반으로 해당 표적까지의 거리를 산출할 수 있다. 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면 라이다 기반의 거리 산출 방식은 Start Pulse ↔ Stop Pulse 간의 시간 측정을 통해 거리 정보로 환산이 된다.
거리 정보를 계산하는 수식은 아래 수학식 1과 같다.
예를 들어 라이다 신호의 검출 시간이 6.667ns 인 경우, 거리 = (3x10^8 * 6.667x10^-9)/2 = 1m 의 거리로 계산될 수 있다.
도 3a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 수광 센서의 응답성을 설명하기 위한 도면이고, 도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 수광 센서의 출력 특징을 설명하기 위한 도면이다. 도 3a를 참조하면 고감도 수광 센서의 광자 개수에 따라 검출 레벨이 변동되며, 1p.e.(photon detection efficiency). 2 p.e., 3p.e.로 나타낸다.
고감도 수광 센서는 한 개의 광자도 센서에서 검출이 가능하여 우수한 감도를 가지나 감도가 우수한 대신 도 3b와 같이 광잡음(10)이 검출될 확률도 함께 증가된다. 이러한 광잡음을 효과적으로 제거하고 표적 신호를 정확히 검출할 필요가 있다.
이에 프로세서(120)는 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출할 수 있고, 현재 프레임(N)의 신호들 중 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정을 나타내는 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 추정 과정 중 유클리디언 거리 기법의 예시를 나타내는 도면이다.
고감도 송수광 라이다는 표적이 근거리에 있는 경우 표적의 반사광 출력이 잡음 대비 상대적으로 높아 큰 문제가 되지 않지만, 표적이 원거리에 존재하는 경우 반사광 출력과 잡음의 레벨(크기)이 비슷하여 구분이 되지 않을 확률이 높다.
이에 본 발명에서는 이전 프레임 신호에서 감지된 확정 표적 신호를 이용하여 현재 프레임의 신호 중 표적 신호를 추정할 수 있다. 이는 표적 신호가 움직이고 있는 상태라 할지라도 현재 표적 신호는 이전 프레임 신호에 감지된 확정 표적 신호 위치 대비 크게 벗어나지 않은 위치로 감지될 확률이 높기 때문이다.
도 4를 참조하면, 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임에서의 확정 표적 신호의 거리 및 크기를 측정한다(401). 도 5의 501과 같이 이전 프레임에서의 확정 표적 신호(A)의 좌표를 (x1, y1)를 추출한다.
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 현재 프레임 신호들의 거리 및 크기를 획득한다. 도 5의 502와 같이, 현재 프레임에서의 신호들(B, C, D)의 좌표 (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)를 추출한다.
라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 확정 표적 신호와 현재 프레임 신호들간의 유클리디언 거리 기반 유사도를 판별한다(403).
이때 유클리디언 거리 기법은 두 데이터 사이의 유사도를 거리 기반으로 정의하여 나타내는 기법이다. 예를 들어 두 점 (p1, p2,…, pn) ,(q1, q2, … , qn)이 있을 때, 두 점의 유사도를 나타내는 거리는 아래 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
도 6을 참조하면, 예를 들어 이전 프레임 신호(601)에서의 확정 표적 신호(E)의 좌표가 (20, 1)이고 현재 프레임 신호들(602)의 좌표가 F(8,0.5), G(10, 0.3), H(22,1)일 때, 유클리디언 유사도를 측정하면 아래 수학식 3과 같다.
상기 수학식 3에서와 같이 확정 표적 신호와 현재 프레임 신호들간의 유클리디언 거리가 가장 짧은 G 신호가 가장 유사도가 높은 것으로 판단될 수 있다.
이에 프로세서(120)는 유사도가 가장 높은 G 신호를 현재 프레임에서의 표적 신호로 추정할 수 있다.
이어 프로세서(120)는 추정된 표적 신호의 확정을 위해, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출할 수 있다. 또한 프로세서(120)는 상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정할 수 있다.
이어 프로세서(120)는 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하고, 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정을 나타내는 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 확정 과정 중 유클리디언 거리 기법의 예시를 나타내는 도면이다. 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 표적 신호를 확정하기 위해서 이전 프레임들의 확정 표적 신호들을 이용하여 확정한다.
도 7을 참조하면, 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임들의 확정 표적 신호들의 편차를 측정하고(701, 702), 편차들의 평균을 산출한다(703).
수학식 4와 같이 이전 프레임에서 각 프레임의 확정 표적 신호간의 편차를 구하고, 각 편차들의 평균을 산출할 수 있다.
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 편차들의 평균을 이용하여 편차 평균 경계값 범위를 설정할 수 있다(704). 도 8을 참조하면 이전 프레임들 프레임#1에서 프레임#N-1의 각 확정 표적 신호와 편차 P1에서 PN-1까지 평균값을 산출하고 PN-1을 기준으로 +방향과 -방향으로 편차 평균값만큼 이동시켜 ±편차의 평균 경계값 범위(801)를 설정할 수 있다.
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 현재 프레임 신호 프레임#N의 추정된 표적 신호가 편차 평균 경계값 범위(801) 내에 포함되는 지를 판단한다(705).
즉 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 신호를 ‘Frame #1 ~ Frame #N-1’으로, 현재 프레임 신호를 ‘Frame #N’ 이라고 정의한다면, Frame #1 ~ Frame #N-1까지 확정 표적 신호들의 편차를 측정하고 평균을 구한 후, 편차의 평균을 이용하여 ‘Frame #N-1’확정 신호를 기준으로 Frame #N(현재)’의 표적 신호를 판단한다.
도 9를 참조하면, 예를 들어, 프레임#1과 프레임#2의 확정 표적 신호의 편차는 11.5-10=1.5이고 프레임#2과 프레임#3의 확정 표적 신호의 편차는 11-10=1이고 프레임#3과 프레임#4의 확정 표적 신호의 편차는 11.5-11=0.5이므로, 각 편차 1.5, 1, 0.5의 평균은 1이되고, 직전 프레임인 프레임#4의 확정 표적신호의 크기가 11.5이므로 11.5에서 +방향과 -방향으로 1만큼 증가시키면 편차 평균 경계값의 범위(901)는 10.5~12.5의 범위로 설정된다.
이에 현재 프레임인 프레임#5의 추정된 표적 신호의 크기가 12.5이며 12.5는 앞서 설정된 편차 평균 경계값(901)의 범위 내에 포함되므로, 추정된 표적 신호가 표적 신호로서 확정될 수 있다.
스캔 모터(200)는 다양한 화각으로 라이다 신호를 송신하기 위한 빔을 스티어링한다.
수광신호 처리부(300)는 표적에 반사되어 돌아오는 광신호를 감지한다.
송광신호 처리부(400)는 레이저를 표적에 송광한다.
포인트 클라우드(500)는 표적까지의 거리 정보를 3D 그래픽으로 출력한다.
이와 같이 본 발명은 잡음 제거 및 표적신호 검출 시 물리적인 제약이 따르는 모터 스캔 타입의 고감도 수광 센서가 적용된 라이다에서, 표적 신호 추정/ 표적 신호 확정을 토대로 태양광 잡음을 효과적으로 제거하고 표적 신호를 검출할 수 있다.
즉 본 발명은 이전 프레임의 수광신호(확정 표적 신호)를 기준으로 유클리디언 거리 기법을 적용하여 현재 프레임의 표적 신호를 추정함으로써 태양광 잡음도 효과적으로 제거하고 이전 프레임의 수광 확정 신호들(1 ~ N-1)의 편차들의 평균을 구하고 그 값을 이용하여 이전 프레임 확정 신호에서 편차 평균 경계값 범위를 설정하여, 추정된 표적 신호가 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되어 있다면, 표적으로 추정된 신호를 확정함으로써, 표적 신호 선별을 위한 연산량을 최소화하는 동시에 표적 신호를 정확히 선별함과 동시에 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
이하, 도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이다 표적신호 선별 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 라이다 표적신호 선별 장치(100)가 도 10의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 10의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 라이다 표적신호 선별 장치(100)의 프로세서(120)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 10을 참조하면 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 수광 데이터를 획득한다(S101). 즉 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 확정 신호의 거리 및 크기를 획득하고, 현재 프레임 신호의 거리 및 크기를 획득한다.
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 확정신호와 현재 프레임 확정 신호의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 측정한다(S102).
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 확정신호와의 유클리드 거리가 최소값인 현재 프레임 신호가 존재하는 지를 판단하고(S103), 유클리드 거리가 최소값은 현재 프레임 신호가 존재하면 해당 현재 프레임 신호를 표적 신호로 추정한다(S104).
라이다 표적신호 선별 장치(100)는 추정된 표적 신호를 이용하여 표적 신호를 확정한다. 즉 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 이전 프레임 신호들의 편차를 측정한 후 편차들의 평균을 산출한다(S105). 예를 들어 현재를 ‘Frame #N’ 이라고 한다면, ‘Frame #1’ 부터 Frame #N-1’ 까지의 편차들의 평균을 구한다.
이어 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 편차 평균 경계값 범위를 설정하여, 현재 프레임 신호에서 추정된 표적 신호가 편차 평균 경계값 범위 내인지를 판단한다(S106). 즉, 라이다 표적신호 선별 장치(100)는 ‘Frame #N-1’을 기준으로 +방향과 -방향으로 편차 평균값만큼 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하고, 'Frame #N’에서의 추정된 표적 신호가 설정된 편차 평균 경계값 범위 내인지를 판단한다.
라이다 표적신호 선별 장치(100)는 현재 프레임 신호에서 추정된 표적신호가 그 경계값 범위 내에 포함되면, 해당 표적 신호를 확정한다(S107).
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 11을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory, 1310) 및 RAM(Random Access Memory, 1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘이 저장되는 저장부;
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하고,
    상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하고,
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하고,
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 라이다 표적신호 선별 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 표적신호 선별 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 것을 특징으로 하는 라이다 표적신호 선별 장치.


  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 레이저를 표적에 송광하는 송광신호 처리부;
    상기 표적에 반사되어 돌아온 빛을 감지하는 수광신호 처리부;
    상기 수광신호 처리부에 의해 수신한 N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하고, 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 라이다 표적신호 선별 장치; 및
    상기 라이다 표적 신호 선별 장치에 의해 확정된 표적 신호의 거리값을 3차원 그래픽으로 출력하는 포인트 클라우드;를 포함하고,
    상기 라이다 표적신호 선별 장치는,
    상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하고, 상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하고,
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하고,
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 것을 특징으로 하는 라이다 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 레이저를 다양한 화각으로 송광하기 위한 스캔 모터;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 시스템.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 라이다 표적신호 선별 장치는,
    직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 것을 특징으로 하는 라이다 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 라이다 표적신호 선별 장치는,
    현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 것을 특징으로 하는 라이다 시스템.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 레이저 신호를 표적에 송광하는 단계;
    상기 표적에 반사되어 돌아오는 신호를 감지하는 단계;
    N개의 라이다 수광신호들 중 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호를 이용하여 현재 프레임(N)의 신호들 중 표적 신호를 추정하는 단계; 및
    이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 기반으로 추정된 표적 신호를 확정하는 단계를 포함하고,
    상기 추정된 표적 신호를 확정하는 단계는,
    상기 이전 프레임들(1~N-1)의 편차를 산출하고, 각 편차의 평균값을 산출하는 단계;
    상기 직전 프레임(N-1)의 확정된 표적 신호의 크기를 기준으로 상기 편차의 평균값만큼 +방향과 -방향으로 확장하여 편차 평균 경계값 범위를 설정하는 단계;
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되는 지를 판단하는 단계; 및
    상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호가 상기 편차 평균 경계값 범위 내에 포함되면 상기 현재 프레임(N)의 추정된 표적 신호를 확정하는 단계;
    를 더 포함하는 는 것을 특징으로 하는 라이다 표적신호 선별 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 표적 신호를 추정하는 단계는,
    직전 프레임(N-1)의 확정 표적 신호와 현재 프레임(N)의 신호들과의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 표적신호 선별 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 표적 신호를 추정하는 단계는,
    현재 프레임(N)의 신호들 중 상기 유클리디언 거리가 가장 최소인 신호를 표적 신호로 추정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 표적신호 선별 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
KR1020210026001A 2021-02-25 2021-02-25 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법 KR102575735B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210026001A KR102575735B1 (ko) 2021-02-25 2021-02-25 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법
US17/471,814 US20220268928A1 (en) 2021-02-25 2021-09-10 Apparatus for selecting lidar target signal, lidar system having the same, and method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210026001A KR102575735B1 (ko) 2021-02-25 2021-02-25 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220121646A KR20220121646A (ko) 2022-09-01
KR102575735B1 true KR102575735B1 (ko) 2023-09-08

Family

ID=82899490

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210026001A KR102575735B1 (ko) 2021-02-25 2021-02-25 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20220268928A1 (ko)
KR (1) KR102575735B1 (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112154444A (zh) * 2019-10-17 2020-12-29 深圳市大疆创新科技有限公司 目标检测与跟踪方法、系统、可移动平台、相机及介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112154444A (zh) * 2019-10-17 2020-12-29 深圳市大疆创新科技有限公司 目标检测与跟踪方法、系统、可移动平台、相机及介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220121646A (ko) 2022-09-01
US20220268928A1 (en) 2022-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102452550B1 (ko) 라이다 데이터 기반 객체 검출 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법
US20210239806A1 (en) Selecting lidar pulse detector depending on pulse type
US10768281B2 (en) Detecting a laser pulse edge for real time detection
KR102371616B1 (ko) 차량의 센서 데이터 연계 장치 및 방법
US8625081B2 (en) Method and device for measuring distance
JP2019537715A (ja) 障害物検出システム及び方法
CN109115334B (zh) 光检测装置
US20230162395A1 (en) Point-Cloud Processing
CN112368597A (zh) 光测距装置
EP3721261B1 (en) Distance time-of-flight modules
US20240027619A1 (en) Image processing method and system for optical distance measurement
JP2019158737A (ja) 光検出装置、光検出方法および光学式測距センサ
CN115047472B (zh) 确定激光雷达点云分层的方法、装置、设备及存储介质
US20240201385A1 (en) Object detection device and method of operating the same
KR102575735B1 (ko) 라이다 표적신호 선별 장치, 그를 포함하는 라이다 시스템 및 그 방법
JP6214993B2 (ja) 光電センサ
KR102656765B1 (ko) 거리 측정 장치
CN112105944A (zh) 具有使用短脉冲和长脉冲的多模式操作的光学测距系统
EP3770637B1 (en) Object recognizing device
WO2018119823A1 (en) Technologies for lidar based moving object detection
JP2022500641A (ja) 持続的な干渉環境における電磁信号を検出するためのシステム及び方法
KR20180096332A (ko) 거리 측정 방법
CN116299496A (zh) 估计对象反射率的方法、处理装置和存储介质
JP7426125B2 (ja) 読取り装置及びライダー測定装置
CN114814881A (zh) 一种激光测距方法及激光测距芯片

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right