KR102655213B1 - 4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법 및 데이터 처리 장치 - Google Patents

4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법 및 데이터 처리 장치 Download PDF

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Abstract

4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법은 데이터 처리 장치가 4차원 레이더의 원시 데이터를 입력받는 단계, 상기 데이터 처리 장치가 상기 원시 데이터에서 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서(tensor)를 생성하는 단계, 상기 데이터 처리 장치가 상기 텐서에서 임계값을 기준으로 레이더 포인트 클라우드를 추출하는 단계 및 상기 데이터 처리 장치가 상기 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 단계를 포함한다. 상기 거리는 포인트들의 도플러 정보를 더 이용하여 계산된다.

Description

4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법 및 데이터 처리 장치{NOISE FILTERING METHOD FOR POINT CLOUD OF 4 DIMENSIONAL RADAR AND DATA PROCESSING APPARATUS}
이하 설명하는 기술은 4차원 레이더의 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 기술이다.
자동차 시스템에서 레이더(radar)는 카메라, 라이다 등과 함께 운전자 보조 시스템 및 자율 주행에 핵심적 구성이다.
레이더는 라이다와 같은 레이저 기반 거리 탐지 센서들에 비해 비교적 긴 파장의 신호를 사용하므로 다양한 조명 조건 및 악천후 상황에서도 강건하게 작동한다. 다만, 레이더는 신호의 간섭, 다중 반사 경로 등 여러 부가적인 요인에 의해 발생하는 잡음 신호를 수신하여 실제 측정하는 물체의 정보 외의 이상치(outlier)를 포함하는 정보를 생성할 수 있다.
한국공개특허 제10-2021-0068727호
4차원 레이더는 거리(range), 도플러(doppler), 방위각(azimuth), 고도각(elevation)을 측정하는 센서이다. 4차원 레이더의 출력인 포인트 클라우드(point cloud)도 이상치를 포함할 수 있다. 이하 설명하는 기술은 4차원 레이더가 출력하는 도플러 정보를 추가적으로 이용하여 포인트 클라우드의 이상치를 제거하고자 한다.
4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법은 데이터 처리 장치가 4차원 레이더의 원시 데이터를 입력받는 단계, 상기 데이터 처리 장치가 상기 원시 데이터에서 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서(tensor)를 생성하는 단계, 상기 데이터 처리 장치가 상기 텐서에서 임계값을 기준으로 레이더 포인트 클라우드를 추출하는 단계 및 상기 데이터 처리 장치가 상기 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 단계를 포함한다. 상기 레이더 포인트 클라우드는 복수의 포인트들을 포함하고, 상기 데이터 처리 장치는 상기 복수의 포인트 중 적어도 일부 포인트들 각각의 도플러 정보를 더 이용하여 계산되는 거리를 기준으로 상기 이상치를 제거한다.
4차원 레이더의 포인트 클라우드를 필터링하는 데이터 처리 장치는 4차원 레이더의 원시 데이터, 텐서(tensor) 또는 레이더 포인트 클라우드 중 어느 하나를 입력받는 인터페이스 장치, 이상치를 필터링하는 프로그램을 저장하는 저장장치; 및 상기 프로그램을 이용하여 상기 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 연산장치를 포함한다.
상기 연산장치는 상기 인터페이스 장치가 상기 원시 데이터를 입력받은 경우 상기 원시 데이터에서 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서를 생성하고, 상기 연산장치는 상기 생성한 텐서 또는 상기 인터페이스 장치가 입력받은 텐서에 임계값 설정 함수를 이용하여 생성된 임계값을 기준으로 레이더 포인트 클라우드를 추출한다.
상기 추출한 레이더 포인트 클라우드 또는 상기 인터페이스 장치가 입력받은 레이더 포인트 클라우드는 복수의 포인트들을 포함하고, 상기 연산장치는 상기 복수의 포인트 중 적어도 일부 포인트들 각각의 도플러 정보를 더 이용하여 계산되는 거리를 기준으로 상기 이상치를 제거한다.
이하 설명하는 기술은 4차원 레이더가 출력하는 3차원 위치 정보뿐만 아니라 도플러 정보까지 이용하여 포인트 클라우드의 이상치 제거 성능을 향상시킨다.
도 1은 4차원 포인트 클라우드의 이상치 제거 과정에 대한 예이다.
도 2는 임계값 설정 함수에 대한 예이다.
도 3은 4차원 포인트 클라우드 필터의 필터링 과정에 대한 예이다.
도 4는 4차원 포인트 클라우드 필터의 필터링 과정에 대한 다른 예이다.
도 5는 4차원 포인트 클라우드 필터링 결과에 대한 예이다.
도 6은 데이터 처리 장치의 동작에 대한 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설명된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하 설명하는 기술은 포인트의 위치 정보뿐만 아니라, 포인트의 도플러 정보를 출력하는 레이더에서 수신하는 신호의 잡음을 처리하는 기법이다. 설명의 편의를 위하여 4차원 레이더를 기준으로 설명한다.
이하 포인트 클라우드, 레이더 포인트 클라우드 또는 4차원 포인트 클라우드는 모두 4차원 레이더가 출력하는 포인트 클라우드를 의미한다.
이하 데이터 처리 장치가 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거한다고 설명한다. 데이터 처리 장치는 레이더가 수신하여 산출되는 신호에서 이상치를 제거하는 구성을 의미한다. 데이터 처리 장치는 레이더 장치에 포함되는 구성일 수 있다. 또는, 데이터 처리 장치는 레이더 장치에서 출력하는 신호를 처리하는 별도의 장치일 수도 있다.
데이터 처리 장치는 프로그램이 임베드된 칩셋, 아날로그 소자로 구성된 회로 등으로 구현될 수 있다. 차량의 레이더를 고려하면, 데이터 처리 장치는 레이더를 제어하는 ECU(Electronic Control Unit)일 수도 있다.
도 1은 4차원 포인트 클라우드의 이상치 제거 과정(100)의 예이다. 도 1은 데이터 처리 장치가 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 전체 과정을 도시한다.
먼저, 데이터 처리 장치는 레이더 원시 데이터를 입력받는다. 레이더 원시 데이터는 레이더가 신호를 수신하여 최초 생성하는 데이터를 의미한다. 즉, 레이더 원시 데이터는 레이더가 출력하는 신호가 물체에 반사되어 수신되는 데이터이다.
데이터 처리 장치는 레이더 원시 데이터를 처리하여 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서(tensor)를 생성한다(110). 텐서는 0차원 이상의 벡터 공간으로 정의되며, 출력된 텐서는 레이더 시스템 구성에 따라서 높이 정보를 제외한 3차원(거리, 방위각 및 도플러) 또는 그 이상의 차원(거리, 방위각, 도플러 및 고도각 등)을 가질 수 있다. 이 과정에서 데이터 처리 장치는 원시 데이터에 대한 푸리에 변환, 정합 필터 처리 등을 수행할 수 있다.
데이터 처리 장치는 일정한 임계값 설정 함수를 이용하여 입력되는 텐서에 대한 임계값을 설정한다(120). 임계값 설정 함수는 고정 임계값, CFAR(Constant False Alarm Rate) 등 다양한 함수 중 하나일 수 있다. 데이터 처리 장치는 텐서의 값과 설정된 임계값을 비교하여 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다.
데이터 처리 장치는 추출된 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수 있다(130). 데이터 처리 장치는 포인트의 위치 정보뿐만 아니라 도플러 정보까지 포함하여 포인트들 사이의 거리를 계산하고, 계산된 거리를 기준으로 이상치를 제거할 수 있다. 데이터 처리 장치는 이상치 제거(필터링)를 위한 다양한 알고리즘 중 어느 하나를 이용할 수 있다.
예컨대, 데이터 처리 장치는 통계 정보 기반으로 이상치를 제거하는 알고리즘인 SOR(Statistical Outlier Removal) 필터를 이용할 수 있다. SOR 필터는 레이더 포인트 클라우드에 속하는 각 포인트와 해당 포인트의 주변에 위치한 포인트들 간의 통계적 분석을 통해 불규칙성을 판별하는 기법이다. SOR 필터는 레이더 포인트 클라우드에 속한 특정 기준 포인트와 기준 포인트의 주변에 위치한 주변 포인트의 거리 평균은 가우시안 분포를 따른다고 가정하고, 특정 임계치를 넘는 기준 포인트를 이상치로 판별한다. 기준 포인트는 필터링(제거) 판단 대상이 되는 특정 포인트를 의미한다.
또는 데이터 처리 장치는 거리를 기준으로 이상치를 제거하는 ROR(Radius Outlier Removal) 필터를 이용할 수도 있다. ROR 필터는 레이더 포인트 클라우드에 속하는 기준 포인트를 중심에 두고 일정한 반경에 위치하는 포인트들의 개수를 기준으로, 주변 포인트들의 개수가 임계값보다 작으면 기준 포인트를 제거한다.
데이터 처리 장치는 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하여, 이상치가 제거된 레이더 포인트 클라우드를 산출한다.
도 2는 임계값 설정 함수에 대한 예이다. 도 2는 임계치 설정 함수의 대표적인 예로 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 적용한 예이다. CFAR은 평균적인 외부 간섭 잡음의 레벨에 따라 임계치를 설정하여 오경보의 발생 빈도를 일정하게 유지하는 알고리즘이다. CFAR은 프레임을 일정한 간격의 셀로 구분하고, 앞뒤로 일정한 윈도우를 지정하여 윈도우에 속한 셀들의 평균값을 비교하면서 표적 위치를 오율 없이 찾도록 한다.
도 2는 CFAR로 결정된 임계값과 레이더 데이터를 처리한 값인 FFT(fast Fourier transform) 출력을 비교하여 표적을 찾는 과정을 도시한다. 도 2(A)와 도 2(B)는 CFAR의 파라미터가 변경되는 경우 검출되는 표적이 달라지는 예를 도시한다. 예컨대, 데이터 처리 장치는 윈도우 크기를 증가시켜 검출되는 표적이 달라지게 할 수 있다. CFAR의 파라미터는 레이더의 성능, 애플리케이션의 종류에 따라 달리 설정될 수 있다.
데이터 처리 장치는 CFAR로 검출되는 표적들을 선택하여 포인트 클라우드를 추출할 수 있다.
데이터 처리 장치가 추출한 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 제거하는 과정을 설명한다.
도 3은 4차원 포인트 클라우드 필터의 필터링 과정(200)의 예이다. 도 3은 포인트가 2차원 좌표계에서의 위치 및 도플러 정보를 갖는 경우이다.
데이터 처리 장치는 초기 레이더 포인트 클라우드에서 관심 영역(region of interest, ROI)을 설정할 수 있다(210). 데이터 처리 장치는 레이더가 검출하는 영역 중 특정 영역에 대한 정보만을 필요로 할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리 장치는 사전에 설정된 규칙에 따라 레이더 포인트 클라우드에서 관심 영역에 속한 포인트 클라우드를 선별할 수 있다. 관심 영역에 속한 포인트 클라우드를 ROI 포인트 클라우드라고 명명한다. 즉, ROI 포인트 클라우드는 전체 레이더 포인트 클라우드 중 일부 포인트들로 구성된다.
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들을 대상으로 이상치를 제거할 수 있다. 한편, ROI 설정 과정은 선택적인 과정이므로, 데이터 처리 장치는 전체 레이더 포인트 클라우드에 속한 포인트들을 대상으로 이상치를 제거할 수도 있다. 설명의 편의를 위하여 데이터 처리 장치가 ROI를 설정하고 이상치를 제거한다고 가정한다.
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들 각각에 대하여 동일한 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 하나의 기준 포인트를 예로 설명한다. 데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 특정 기준 포인트를 설정한다(220). 기준 포인트는 2차원 위치 및 도플러 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 기준 포인트는 (x1, y1, doppler1)으로 정의될 수 있다. (x1, y1)은 기준 포인트의 2차원 위치 정보이고, doppler1은 기준 포인트의 도플러 정보이다. 도플러 정보는 차량의 주변의 특정 객체에 관한 것으로, 객체의 이동이나 차량의 이동으로 변경되는 특정한 값을 갖는다. 예컨대, 도플러 정보는 특정 방향을 기준으로 방향에 따라 양의 값 또는 음의 값을 갖고, 속도에 따라 일정한 양(레벨)의 값을 갖는다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트 주변에 있는 특정 주변 포인트를 설정한다(230). 데이터 처리 장치는 기준 포인트와 일정한 거리에 있는 포인트 또는 기준 포인트와 가장 가까운 임의의 n 개의 포인트 등을 주변 포인트로 설정할 수 있다. 주변 포인트는 하나 이상의 포인트들일 수 있다. 도 3은 기준 포인트와의 거리를 계산하는 하나의 주변 포인트 (x2, y2, doppler2)를 도시하였다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트와 주변 포인트의 거리를 계산한다(240). 이때, 거리는 포인트의 위치 정보뿐만 아니라, 도플러 정보를 포함하여 계산된다. 이차원 위치 및 도플러 정보를 갖는 포인트들 사이의 거리는 아래 수식과 같이 정의할 수 있다. 아래 수학식 1 내지 수학식 3 각각은 거리 R을 연산하는 수식에 대한 예이다.
상기 수식에서 도플러 정보에 곱해지는 가중치 λ는 레이더의 성능(스펙)에 따라 결정될 수 있다. 물론 거리를 연산하는 수식은 다양한 형태로 변형될 수도 있다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트와 주변 포인트의 거리를 기준으로 기준 포인트가 이상치인지 여부를 판별한다(250). 데이터 처리 장치는 기준 포인트가 이상치인 경우, 해당 기준 포인트(이상치)를 제거한다(260).
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들 각각을 기준 포인트로 설정하면서 이상치인지 여부를 판별하는 과정을 반복할 수 있다. 이와 같은 과정을 수행하면 최종적으로 데이터 처리 장치는 이상치가 제거된 최종 레이더 포인트 클라우드를 산출할 수 있다.
도 4는 4차원 포인트 클라우드 필터의 필터링 과정(300)의 다른 예이다. 도 4는 포인트가 3차원 좌표계에서 위치 및 도플러 정보를 갖는 경우이다.
데이터 처리 장치는 초기 레이더 포인트 클라우드에서 관심 영역(ROI)을 설정할 수 있다(310). 데이터 처리 장치는 레이더가 검출하는 영역 중 특정 영역에 대한 정보만을 필요로 할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리 장치는 사전에 설정된 규칙에 따라 레이더 포인트 클라우드에서 관심 영역에 속한 포인트 클라우드를 선별할 수 있다.
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들을 대상으로 이상치를 제거할 수 있다. 한편, ROI 설정 과정은 선택적인 과정이므로, 데이터 처리 장치는 전체 레이더 포인트 클라우드에 속한 포인트들을 대상으로 이상치를 제거할 수도 있다. 설명의 편의를 위하여 데이터 처리 장치가 ROI를 설정하고 이상치를 제거한다고 가정한다.
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들 각각에 대하여 동일한 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 하나의 기준 포인트를 예로 설명한다. 데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 특정 기준 포인트를 설정한다(320). 기준 포인트는 3차원 위치 및 도플러 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 기준 포인트는 (x1, y1, z1, doppler1)으로 정의될 수 있다. (x1, y1, z1)은 기준 포인트의 3차원 위치 정보이고, doppler1은 기준 포인트의 도플러 정보이다. 도플러 정보는 차량의 주변의 특정 객체에 관한 것으로, 객체의 이동이나 차량의 이동으로 변경되는 특정한 값을 갖는다. 예컨대, 도플러 정보는 특정 방향을 기준으로 방향에 따라 양의 값 또는 음의 값을 갖고, 속도에 따라 일정한 양(레벨)의 값을 갖는다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트 주변에 있는 특정 주변 포인트를 설정한다(330). 데이터 처리 장치는 기준 포인트와 일정한 거리에 있는 포인트 또는 기준 포인트와 가장 가까운 임의의 n 개의 포인트 등을 주변 포인트로 설정할 수 있다. 주변 포인트는 하나 이상의 포인트들일 수 있다. 도 3은 기준 포인트와 거리를 계산하는 하나의 주변 포인트 (x2, y2, z2, doppler2)를 도시하였다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트와 주변 포인트의 거리를 계산한다(340). 이때, 거리는 포인트의 위치 정보뿐만 아니라, 도플러 정보를 포함하여 계산된다. 이차원 위치 및 도플러 정보를 갖는 포인트들 사이의 거리는 아래 수식과 같이 정의할 수 있다. 아래 수학식 4 내지 수학식 6 각각은 거리 R을 연산하는 수식에 대한 예이다.
상기 수식에서 도플러 정보에 곱해지는 가중치 λ는 레이더의 성능(스펙)에 따라 결정될 수 있다. 물론 거리를 연산하는 수식은 다양한 형태로 변형될 수도 있다.
데이터 처리 장치는 기준 포인트와 주변 포인트의 거리를 기준으로 기준 포인트가 이상치인지 여부를 판별한다(350). 데이터 처리 장치는 기준 포인트가 이상치인 경우, 해당 기준 포인트(이상치)를 제거한다(360).
데이터 처리 장치는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들 각각을 기준 포인트로 설정하면서 이상치인지 여부를 판별하는 과정을 반복할 수 있다. 이와 같은 과정을 수행하면 최종적으로 데이터 처리 장치는 이상치가 제거된 최종 레이더 포인트 클라우드를 산출할 수 있다.
도 5는 4차원 포인트 클라우드 필터링 결과에 대한 예이다. 도 5는 실험적 결과는 아니며, 이동하는 객체가 존재하는 상황에서 서로 다른 도플러 정보를 갖는 포인트가 제거되는 예를 논리적으로 도시한 것이다.
도 5(A)는 포인트의 위치 정보만을 이용하여 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거한 결과이다. 도 5(B)는 포인트의 위치 및 도플러 정보를 이용하여 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거한 결과이다.
도 5(A)의 좌측은 이상치 제거 전의 레이더 포인트 클라우드이고, 우측은 이상치를 제거한 후의 레이더 포인트 클라우드이다. 도 5(A)에서 화살표는 도플러 정보를 나타낸다. 도 5(A)는 포인트 중 이상치에 해당하지만 도플러 효과를 반영하지 못하여 제거되지 못한 포인트들이 레이더 포인트 클라우드에 존재한다.
도 5(B)는 도 5(A)와 동일한 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 예이다. 도 5(B)의 좌측은 이상치 제거 전의 레이더 포인트 클라우드이고, 우측은 이상치를 제거한 후의 레이더 포인트 클라우드이다. 도 5(B)에서 화살표는 도플러 정보를 나타낸다. 도 5(B)는 도 5(A)와 동일한 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 예이다. 도 5(B)를 살펴보면, 도 5(A)와 달리 도플러 정보를 반영하여 보다 정확하게 이상치가 제거되는 것을 알 수 있다.
도 6은 데이터 처리 장치(400)의 동작에 대한 예이다.
도 6은 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 데이터 처리 장치(400)에 대한 물리적인 구성을 도시한다. 데이터 처리 장치(400)는 4차원 레이더에 내장된 구성 또는 차량에 있는 별도의 장치일 수 있다.
데이터 처리 장치(400)는 저장장치(410), 메모리(420), 연산장치(430) 및 인터페이스 장치(440)를 포함할 수 있다.
저장장치(410)는 레이더 데이터를 처리하기 위한 프로그램, 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
저장장치(410)는 입력되는 원시 레이더 데이터를 저장할 수 있다.
저장장치(410)는 이상치가 제거된 최종 레이더 포인트 클라우드를 저장할 수도 있다.
메모리(420)는 데이터 처리 장치가 신호 처리 과정에서 생성하는 데이터 및 정보 등을 저장할 수 있다.
인터페이스 장치(440)는 물리적으로 연결된 주변 객체와 데이터를 주고받는 장치이다. 인터페이스 장치(440)는 레이더 장치로부터 수신하는 레이더 원시 데이터를 입력받을 수 있다. 또한, 인터페이스 장치(440)는 이상치가 제거된 레이더 포인트 클라우드를 다른 장치에 전달할 수도 있다.
연산장치(430)는 레이더 원시 데이터를 일정하게 처리할 수 있다. 예컨대, 연산장치(430)는 원시 데이터에 대한 푸리에 변환, 신호 정합 등을 할 수 있다.
연산장치(430)는 원시 데이터에서 거리 및 도플러 정보를 포함하는 텐서를 생성할 수 있다.
연산장치(430)는 임계값을 결정하는 프로그램을 이용하여 일정한 임계값을 설정할 수 있다. 연산장치(430)는 텐서들 중 임계값을 넘는 표적들을 선별하여 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다.
연산장치(430)는 초기 레이더 포인트 클라우드 또는 ROI 포인트 클라우드에 대하여 이상치를 제거하는 프로그램을 이용하여 이상치가 제거된 최종 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다.
연산장치(430)는 초기 레이더 포인트 클라우드 또는 ROI 포인트 클라우드에 속한 포인트들에 대한 기준 포인트와 주변 포인트의 거리를 계산할 수 있다. 거리 계산은 전술한 바와 같다. 연산장치(430)는 전술한 바와 같이 기준 포인트에 대하여 필터링 알고리즘(SOR 필터, ROR 필터 등)을 적용하여 이상치를 제거할 수 있다.
연산장치(430)는 데이터를 처리하고, 일정한 연산을 처리하는 프로세서, AP, 프로그램이 임베디드된 칩과 같은 장치일 수 있다.
도 6(A)를 설명한다.
인터페이스 장치(440)는 외부 장치로부터 레이더 원시 데이터, 텐서 또는 포인트 클라우드 중 어느 하나를 입력받을 수 있다. 외부 장치는 레이더 장치 또는 레이더 원시 데이터를 일정하게 전처리하는 장치일 수도 있다. 전처리 장치는 레이더에 포함된 장치 또는 별개의 장치일 수도 있다. 전처리 장치는 레이더 원시 데이터에서 텐서를 추출할 수 있다. 또는, 전처리 장치는 텐서에 전술한 임계값 설정 함수를 적용하여 초기 포인트 클라우드를 추출할 수도 있다.
저장장치(410) 또는 메모리(420)는 인터페이스 장치(440)로부터 레이더 원시 데이터, 텐서 또는 포인트 클라우드 중 어느 하나를 전달받을 수 있다.
(1) 인터페이스 장치(440)가 레이더 원시 데이터를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 레이더 원시 데이터로부터 텐서를 추출한다. 저장장치(410) 또는 메모리(420)는 추출한 텐서를 저장할 수 있다. 이후 연산장치(430)는 전술한 임계값 설정 함수를 이용하여 설정된 임계값을 기준으로 텐서로부터 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다. 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
(2) 인터페이스 장치(440)가 텐서를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 전술한 임계값 설정 함수를 이용하여 설정된 임계값을 기준으로 텐서로부터 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다. 저장장치(410) 또는 메모리(420)는 추출한 레이더 포인트 클라우드를 저장할 수 있다. 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
(3) 인터페이스 장치(440)가 레이더 포인트 클라우드를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
연산장치(430)는 이상치가 필터링된 최종 레이더 포인트 클라우드를 인터페이스 장치(440)를 통해 다른 장치에 전달할 수 있다.
도 6(B)를 설명한다.
인터페이스 장치(440)는 외부 장치로부터 레이더 원시 데이터, 텐서 또는 포인트 클라우드 중 어느 하나를 입력받을 수 있다. 외부 장치는 레이더 장치 또는 레이더 원시 데이터를 일정하게 전처리하는 장치일 수도 있다. 전처리 장치는 레이더에 포함된 장치 또는 별개의 장치일 수도 있다. 전처리 장치는 레이더 원시 데이터에서 텐서를 추출할 수 있다. 또는, 전처리 장치는 텐서에 전술한 임계값 설정 함수를 적용하여 초기 포인트 클라우드를 추출할 수도 있다.
저장장치(410) 또는 메모리(420)는 인터페이스 장치(440)로부터 레이더 원시 데이터, 텐서 또는 포인트 클라우드 중 어느 하나를 전달받을 수 있다.
(1) 인터페이스 장치(440)가 레이더 원시 데이터를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 레이더 원시 데이터로부터 텐서를 추출한다. 저장장치(410) 또는 메모리(420)는 추출한 텐서를 저장할 수 있다. 이후 연산장치(430)는 전술한 임계값 설정 함수를 이용하여 설정된 임계값을 기준으로 텐서로부터 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다. 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
(2) 인터페이스 장치(440)가 텐서를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 전술한 임계값 설정 함수를 이용하여 설정된 임계값을 기준으로 텐서로부터 레이더 포인트 클라우드를 추출할 수 있다. 저장장치(410) 또는 메모리(420)는 추출한 레이더 포인트 클라우드를 저장할 수 있다. 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
(3) 인터페이스 장치(440)가 레이더 포인트 클라우드를 입력받는 경우, 연산장치(430)는 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치 필터링을 수행한다. 연산장치(430)는 전체 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있고, 일정한 ROI 레이더 포인트 클라우드를 대상으로 이상치를 필터링할 수도 있다.
연산장치(430)는 이상치가 필터링된 최종 레이더 포인트 클라우드를 저장장치(410) 또는 메모리(420)에 전달할 수 있다. 이후 인터페이스 장치(440)는 저장장치(410) 또는 메모리(420)로부터 최종 레이더 포인트 클라우드를 입력받아 다른 장치에 전달할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같은 4차원 포인트 클라우드 이상치 필터링 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 실행가능한 알고리즘을 포함하는 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현될 수 있다. 상기 프로그램은 일시적 또는 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 제공될 수 있다.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM (read-only memory), PROM (programmable read only memory), EPROM(Erasable PROM, EPROM) 또는 EEPROM(Electrically EPROM) 또는 플래시 메모리 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
일시적 판독 가능 매체는 스태틱 램(Static RAM，SRAM), 다이내믹 램(Dynamic RAM，DRAM), 싱크로너스 디램 (Synchronous DRAM，SDRAM), 2배속 SDRAM(Double Data Rate SDRAM，DDR SDRAM), 증강형 SDRAM(Enhanced SDRAM，ESDRAM), 동기화 DRAM(Synclink DRAM，SLDRAM) 및 직접 램버스 램(Direct Rambus RAM，DRRAM) 과 같은 다양한 RAM을 의미한다.
본 실시례 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시례는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.

Claims (12)

  1. 데이터 처리 장치가 4차원 레이더의 원시 데이터를 입력받는 단계;
    상기 데이터 처리 장치가 상기 원시 데이터에서 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서(tensor)를 생성하는 단계;
    상기 데이터 처리 장치가 상기 텐서에서 임계값을 기준으로 레이더 포인트 클라우드를 추출하는 단계; 및
    상기 데이터 처리 장치가 상기 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 단계를 포함하되,
    상기 레이더 포인트 클라우드는 복수의 포인트들을 포함하고,
    상기 데이터 처리 장치는 상기 복수의 포인트 중 적어도 일부 포인트들 각각의 도플러 정보를 더 이용하여 계산되는 거리를 기준으로 상기 이상치를 제거하고,
    상기 거리는 상기 일부 포인트들 중 제1 포인트와 제2 포인트 각각의 위치 및 도플러 정보를 기준으로 계산되고,
    상기 위치는 2차원 또는 3차원 좌표계에서의 위치이고,
    상기 거리는 상기 제1 포인트의 도플러 측정값과 상기 제2 포인트의 도플러 측정값의 차이에 가중치를 곱한 값을 기준으로 계산되는 4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 임계값은 고정 임계값 또는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반하여 결정되는 4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 상기 거리를 기준으로 통계 정보 기반 필터링 방법 또는 거리 정보 기반 필터링 방법을 이용하여 상기 이상치를 제거하는 4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 이상치를 제거하는 단계는
    상기 데이터 처리 장치가 상기 일부 포인트들에서 제1 포인트와 상기 제1 포인트의 주변에 위치한 제2 포인트를 설정하는 단계;
    상기 데이터 처리 장치가 상기 제1 포인트와 상기 제2 포인트 사이의 거리를 계산하는 단계;
    상기 데이터 처리 장치가 상기 거리를 기준으로 상기 제1 포인트가 이상치인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 데이터 처리 장치가 상기 제1 포인트가 이상치인 경우, 상기 제1 포인트를 상기 레이더 포인트 클라우드에서 제거하는 단계를 포함하는 4차원 레이더의 포인트 클라우드 필터링 방법.
  7. 4차원 레이더의 원시 데이터, 텐서(tensor) 또는 레이더 포인트 클라우드 중 어느 하나를 입력받는 인터페이스 장치;
    이상치를 필터링하는 프로그램을 저장하는 저장장치; 및
    상기 프로그램을 이용하여 상기 레이더 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하는 연산장치를 포함하되,
    상기 연산장치는 상기 인터페이스 장치가 상기 원시 데이터를 입력받은 경우 상기 원시 데이터에서 위치 및 도플러 정보를 포함하는 텐서를 생성하고,
    상기 연산장치는 상기 생성한 텐서 또는 상기 인터페이스 장치가 입력받은 텐서에 임계값 설정 함수를 이용하여 생성된 임계값을 기준으로 레이더 포인트 클라우드를 추출하고,
    상기 추출한 레이더 포인트 클라우드 또는 상기 인터페이스 장치가 입력받은 레이더 포인트 클라우드는 복수의 포인트들을 포함하고,
    상기 연산장치는 상기 복수의 포인트 중 적어도 일부 포인트들 각각의 도플러 정보를 더 이용하여 계산되는 거리를 기준으로 상기 이상치를 제거하고,
    상기 거리는 상기 일부 포인트들 중 제1 포인트와 제2 포인트 각각의 위치 및 도플러 정보를 기준으로 계산되고,
    상기 위치는 2차원 또는 3차원 좌표계에서의 위치이고,
    상기 거리는 상기 제1 포인트의 도플러 측정값과 상기 제2 포인트의 도플러 측정값의 차이에 가중치를 곱한 값을 기준으로 계산되는 4차원 레이더의 포인트 클라우드를 필터링하는 데이터 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 임계값 설정 함수는 고정 임계값 또는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반으로 상기 임계값을 결정하는 4차원 레이더의 포인트 클라우드를 필터링하는 데이터 처리 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제7항에 있어서,
    상기 프로그램은 상기 거리를 기준으로 통계 정보 기반 필터링 방법 또는 거리 정보 기반 필터링 방법을 이용하여 상기 이상치를 제거하는 4차원 레이더의 포인트 클라우드를 필터링하는 데이터 처리 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 프로그램은
    상기 일부 포인트들에서 제1 포인트와 상기 제1 포인트의 주변에 위치한 제2 포인트를 설정하고,
    상기 제1 포인트와 상기 제2 포인트 사이의 거리를 기준으로 상기 제1 포인트가 이상치인지 여부를 판단하는 4차원 레이더의 포인트 클라우드를 필터링하는 데이터 처리 장치.
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