KR20150033864A - 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법 - Google Patents

레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이동체의 전방에 설치되어 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 실시간으로 획득하는 레이저 스캐너, 레이저 스캐너에서 획득된 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하여 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하고 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 장애물의 종류를 분류하기 위한 계측데이터의 특징점을 확인하는 제어부를 포함한다.

Description

레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법{Apparatus and Method for Extracting of Feature Point for Recognize of Obstacle using Laser Scanner}
본 발명은 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 이동체 주변에 존재하는 장애물의 종류를 분류하기 위해 레이저 스캐너 데이터에 존재하는 특징점을 추출하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량에 장착되어 길 안내 및 장애물 안내 등의 서비스를 제공하는 네비게이션(Navigation)이 보편화되면서 자차를 제외한 차량, 보행자 등의 장애물을 인식하는 알고리즘의 연구가 지속적으로 진행되고 있다.
이를 위해, 차량에는 레이더 센서, 레이저 스캐너, 영상 센서, 초음파 센서 등의 센서가 장착되고, 각 센서마다 장단점이 존재하기 때문에 두 개 이상의 센서를 사용하여 각 센서의 단점을 보완하는 센서 융합 기술도 덩달아 발전하고 있다.
이 중에서도 레이저 스캐너는 다른 센서들보다 정확한 거리 정보와 각도 정보를 제공한다는 점에서 활용도가 높은 장점이 있지만, 레이저 스캐너에서 획득된 레이저 스캐너 데이터에서는 각도와 거리 정보만을 획득할 수 있기 때문에 레이저 스캐너 데이터를 기반으로 차량, 보행자 등의 장애물을 분류하기가 어려운 문제점이 발생한다.
이러한 종래의 문제점들을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 이동체 주변에 존재하는 장애물의 종류를 분류하기 위해 레이저 스캐너 데이터에 존재하는 특징점을 추출하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치는 이동체의 전방에 설치되어 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 실시간으로 획득하는 레이저 스캐너, 상기 레이저 스캐너에서 획득된 상기 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하여 상기 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하고 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 상기 장애물의 종류를 분류하기 위한 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 레이어에 존재하는 계측데이터의 형태를 확인하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수 또는 위치 및 상기 레이어 중에서 상기 계측데이터가 존재하지 않는 레이어의 존재여부를 확인하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 레이어 정보를 이용하여 상기 계측데이터에 대한 3차원 좌표값을 복원하고, 상기 좌표값으로부터 도출된 평균값을 상기 이동체와 상기 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 좌표값들과 거리를 최소로 하는 가상의 평면까지의 거리차이를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 합을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 평균값을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 계측데이터로부터 생성되는 선분의 기울기 또는 곡선의 계수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명에 따른 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법은 제어부가 이동체의 전방에 설치된 레이저 스캐너로부터 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 실시간으로 획득하는 단계, 상기 제어부가 상기 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하는 단계, 상기 제어부가 상기 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하는 단계, 상기 제어부가 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 상기 이동체 전방에 존재하는 장애물의 종류를 분류하기 위해 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 레이어에 존재하는 계측데이터의 형태를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수 또는 위치 및 상기 계측데이터가 존재하지 않는 레이어의 존재여부를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징접을 확인하는 단계는 상기 레이어 정보를 이용하여 상기 계측데이터에 대한 3차원 좌표값을 복원하고, 상기 좌표값으로부터 도출된 평균값으로 상기 이동체와 상기 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 좌표값들과 거리를 최소로 하는 가상의 평면까지의 거리차이를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 합을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 평균값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는 상기 계측데이터로부터 생성되는 선분의 기울기 또는 곡선의 계수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같이, 본 발명은 멀티 레이어 레이저 스캐너를 통해 획득된 레이저 스캐너 데이터에 존재하는 특징점을 추출함으로써, 이동체 주변에 존재하는 장애물의 종류를 보다 정확하게 분류할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법을 설명하기 위한 순서도
도 3 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법을 설명하기 위한 도면
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 다만, 실시예들을 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 잘 알려져 있고, 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 가급적 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 핵심을 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치(100, 이하 특징점추출장치(100)라 함)는 카메라(110), 레이저 스캐너(120), 입력부(130), 출력부(140), 저장부(150), 제어부(160)를 포함한다.
카메라(110)는 이동체 즉, 자차의 전방에 설치되어 자차의 현재 위치에서 자차의 전방에 대한 영상데이터를 획득하여 제어부(160)로 제공한다.
레이저 스캐너(120)는 자차에 구비되어 자차 전방의 레이저 스캐너 데이터를 획득하여 제어부(160)로 제공한다. 레이저 스캐너 데이터는 복수개의 레이어(multi-layer)로 구성되고, 이를 위해, 레이저 스캐너(120)는 멀티 레이어 레이저 스캐너인 것이 바람직하다. 이때, 레이저 스캐너(120)는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 레이저 레이더(Raser Rader)를 사용하는 것이 바람직하지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 이에 상응하는 다양한 종류의 센서 및 레이저 스캐너가 사용될 수 있다.
입력부(130)는 숫자 또는 문자 정보를 입력받고 각종 기능들의 특징점추출장치(100)의 기능제어와 관련하여 입력되는 키 신호를 제어부(160)로 전달한다. 입력부(130)는 특징점추출장치(100)의 제공형태에 따라 터치패드 또는 일반적인 키 배열의 키패드로 형성될 수 있다. 입력부(130)는 터치스크린을 포함하고, 이 경우에 입력부(130)는 출력부(140)에 표시될 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 사용자 편의성 향상을 위해 입력부(130)를 터치패드 또는 터치스크린으로 구성함이 바람직하다.
출력부(140)는 제어부(160)의 제어에 의해 프로그램 수행 중에 발생하는 화면 데이터 예컨대, 각종 메뉴 데이터, 자차 전방의 외부 영상데이터 등을 표시한다.
저장부(150)는 본 발명의 실시예에 따른 기능 동작에 필요한 응용 프로그램(예를 들어, 레이저 스캐너 데이터를 구성하는 복수개의 레이어를 각각 분리하기 위한 프로그램, 레이저 스캐너 데이터에 포함된 특징점을 추출하기 위한 프로그램 등)들을 저장한다.
제어부(160)는 레이저 스캐너(120)에서 획득된 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하여 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하고 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 장애물의 종류를 분류하기 위한 계측데이터의 특징점을 확인한다.
보다 구체적으로, 제어부(160)는 레이어에 존재하는 계측데이터의 형태, 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수 또는 위치, 레이어 중에서 계측데이터가 존재하지 않는 레이어의 존재여부를 확인한다.
또한, 제어부(160)는 레이어 정보를 이용하여 계측데이터에 대한 3차원 좌표값을 복원하고, 좌표값으로부터 도출된 평균값을 자차와 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차를 산출한다. 제어부(160)는 좌표값들과 거리를 최소로 하는 가상의 평면까지의 거리차이를 산출하고, 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 합을 산출한다.
제어부(160)는 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 평균값을 산출하고, 계측데이터로부터 생성되는 선분의 기울기 또는 곡선의 계수를 산출한다. 제어부(160)에서의 상기와 같은 동작을 통해 레이저 스캐너 데이터에서 확인되는 장애물의 종류를 보다 정확하게 분류할 수 있는 효과가 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 3 내지 도 10는 본 발명의 실시예에 따른 멀티 레이어 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 10를 참조하면, S11단계에서 제어부(160)는 이동체인 자차의 전방에 설치된 레이저 스캐너(120)에서 획득된 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 수신한다.
S13단계에서 제어부(160)는 레이저 스캐너(120)로부터 수신된 레이저 데이터를 복수개의 레이어로 분리한다. 복수개의 레이어는 도 5와 같이 layer 0 내지 layer 3으로 4계층의 레이어로 구성될 수 있다.
S15단계에서 제어부(160)는 분리된 복수개의 레이어를 분석하여 레이어별로 존재하는 계측데이터를 추출한다. 이때, 계측데이터는 장애물에 레이저가 부딪혀 형성된 데이터를 의미한다.
이어서, S17단계에서 제어부(160)는 계측데이터의 특징점을 확인한다. 제어부(160)는 확인된 계측데이터의 특징점과 저장부(150)에 기저장된 특징점과 비교한다. 기저장된 특징점의 의미는 하기의 표 1과 같고, 기저장된 특징점들은 계측데이터에 해당하는 장애물을 차량 또는 보행자로 분류하기 위한 기준값이 매핑되어 있는 것이 바람직하다.
특징점 의미
f1 점의 분포를 잘 표현하는 L자 형과의 적합도
f2 점의 분포를 잘 표현하는 직선의 선 축으로의 너비
f3 점의 분포를 잘 표현하는 직선의 선 축으로의 높이
f4 점의 분포를 잘 표현하는 직선의 선 축으로의 넓이
f5 0번 레이어의 데이터 개수
f6 1번 레이어의 데이터 개수
f7 2번 레이어의 데이터 개수
f8 3번 레이어의 데이터 개수
f9 계측 데이터가 존재하는 레이어의 수
f10 (x, y, z)값의 평균점으로부터 거리의 표준편차
f11 (x, y, z)값의 평면성
f12 레이어별 넓이의 합
f13 레이어별 넓이의 평균
f14 점의 개수를 잘 표현하는 선분(1차식)의 기울기
f15 점의 개수를 잘 표현하는 곡선(2차식)의 2차항의 계수
f16 점의 개수를 잘 표현하는 곡선(1차식)의 1차항의 계수
보다 구체적으로, 제어부(160)는 추출된 계측데이터를 분석하여 f1에 해당하는 특징점을 확인한다. 이때, 추출된 계측데이터(도면부호 10)가 도 3의 도면부호 12인 L자 형태와 유사한 형태를 이루면, 계측데이터 중에서 원점과 가장 가까운 위치에 있는 점(도면부호 11)을 꼭지점으로 사용하여 을 추출한다. 그리고 제어부(160)는 도 4의 도면부호 13과 같이 계측데이터의 분포를 잘 표현하는 직선을 생성하고, 도면부호 13을 기준으로 계측데이터가 나타내는 너비, 높이, 넓이(표 2의 f2, f3, f4에 해당)를 산출하여 장애물이 향하고 있는 방향에 따라 변화가 크지 않은 특징을 추출한다. 이로 인해, 제어부(160)는 감지된 장애물의 개략적인 크기를 확인할 수 있다.
또한, 제어부(160)는 표 1의 f5 내지 f8의 특징점에 해당하도록 도 5와 같이 복수개의 레이어인 layer 0 내지 layer 3에 존재하는 계측데이터의 개수를 확인하고, 제어부(160)는 표 1의 f9의 특징점에 해당하도록 도 6과 같이 계측데이터가 존재하는 레이어의 개수를 확인한다. 예를 들어, 움직이는 보행자가 장애물로 감지된 경우에는 도 5와 같이 각 레이어별로 서로 다른 개수의 계측데이터가 확인되고, 감지된 보행자의 키에 따라 계측데이터가 존재하지 않는 레이어가 존재할 수 있다.
제어부(160)는 표 1의 f10의 특징점에 해당하도록 도 7과 같이 layer 0 내지 layer 3의 정보를 이용하여 장애물의 x, y, z 좌표를 복원한다. 이때, 각 레이어별로 이루는 각도는 각각 0.8도를 형성하는 것으로 도시되어 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 당업자에 의해 변경 적용이 가능하다. 제어부(160)는 복원한 x, y, z값의 평균값을 자차와 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차로 사용한다. 장애물의 x, y, z 좌표를 복원하기 위해 제어부(160)는 하기의 수학식 1을 사용하고, 복원한 x, y, z값의 평균값을 자차와 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차로 사용하기 위해 제어부(160)는 하기의 수학식 2를 사용한다.
Figure pat00001
(이때, r은 레이저 스캐너(120)와 계측데이터 중 하나의 데이터 사이의 거리에서 평면까지의 거리, θ는 레이저 스캐너(120)를 중심으로 각각의 레이어가 이루는 각도, L은 레이어의 계층)
Figure pat00002
(이때, np는 계측데이터의 개수를 나타낸다.)
그리고, 제어부(160)는 표 1의 f11의 특징점에 해당하도록 상기에서 산출된 x, y, z 좌표값의 평면성을 도출한다. 이를 위해, 제어부(160)는 하기의 수학식 3을 이용하여 도 8과 같이 장애물(20)에 의해 형성된 도면부호 20a, 내지 20f인 점들과의 거리를 최소로 하는 평면(14)까지의 거리 차이를 산출한다.
Figure pat00003
(이때,
Figure pat00004
은 계측데이터가 분포된 범위,
Figure pat00005
은 계측데이터들 사이의 거리를 최소로 인식할 수 있게 해주는 평면을 의미한다.)
제어부(160)는 표 1의 f12의 특징점에 해당하도록 도 9에서와 같이 x, y, z 좌표값을 이용한 레이어별 넓이의 합을 산출하고, 표 1의 f13의 특징점에 해당하도록 도 9에서와 같이 x, y, z 좌표값을 이용한 레이어별 넓이의 평균을 산출한다.
아울러, 제어부(160)는 표 1의 f14 내지 f16에 해당하는 특징점에 해당하도록 도 10과 같이 도면부호 L0 내지 L3과 같이 layer 0 내지 layer 3에 존재하는 계측데이터의 개수를 이용한 선분 및 곡선의 계수를 산출한다.
보다 구체적으로, 제어부(160)는 레이어에 존재하는 계측데이터가 도 3의 도면부호 10과 같이 L자 형태와 유사하면 제어부(160)는 계측데이터가 차량에 의해 생성된 것으로 인지한다.
또한, 제어부(160)는 레이어에 존재하는 계측데이터가 도 5에서와 같이 레이어별로 존재하고, 각 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수가 다르므로 제어부(160)는 계측데이터가 보행자(20)에 의해 생성된 것으로 인지한다.
이와 같이, 본 발명은 레이저 스캐너 데이터에 존재하는 계측데이터를 분석함으로써 추출한 특징점을 이용하여 자차의 전방에 위치한 장애물의 종류를 확인할 수 있고, 장애물의 개수를 정확하게 확인할 수 있다.
지금까지 실시예를 통하여 본 발명에 따른 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치 및 방법에 대하여 설명하였다. 본 명세서와 도면에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 상기에 기재된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100: 특징점추출장치 110: 카메라
120: 레이저 스캐너 130: 입력부
140: 출력부 150: 저장부
160: 제어부

Claims (16)

  1. 이동체의 전방에 설치되어 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 실시간으로 획득하는 레이저 스캐너;
    상기 레이저 스캐너에서 획득된 상기 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하여 상기 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하고 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 상기 장애물의 종류를 분류하기 위한 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 레이어에 존재하는 계측데이터의 형태를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수 또는 위치 및 상기 레이어 중에서 상기 계측데이터가 존재하지 않는 레이어의 존재여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 레이어 정보를 이용하여 상기 계측데이터에 대한 3차원 좌표값을 복원하고, 상기 좌표값으로부터 도출된 평균값을 상기 이동체와 상기 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차를 산출하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 좌표값들과 거리를 최소로 하는 가상의 평면까지의 거리차이를 산출하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치,
  6. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 합을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 계측데이터로부터 생성되는 선분의 기울기 또는 곡선의 계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 장치.
  9. 제어부가 이동체의 전방에 설치된 레이저 스캐너로부터 복수개의 레이어로 구성된 레이저 스캐너 데이터를 실시간으로 획득하는 단계;
    상기 제어부가 상기 레이저 스캐너 데이터를 복수개의 레이어로 분리하는 단계;
    상기 제어부가 상기 레이어마다 존재하는 계측데이터를 추출하는 단계;
    상기 제어부가 기저장된 복수개의 특징점을 기준으로 상기 이동체 전방에 존재하는 장애물의 종류를 분류하기 위해 상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 레이어에 존재하는 계측데이터의 형태를 확인하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 레이어별로 존재하는 계측데이터의 개수 또는 위치 및 상기 계측데이터가 존재하지 않는 레이어의 존재여부를 확인하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징접을 확인하는 단계는
    상기 레이어 정보를 이용하여 상기 계측데이터에 대한 3차원 좌표값을 복원하고, 상기 좌표값으로부터 도출된 평균값으로 상기 이동체와 상기 장애물 사이에 대한 거리의 표준편차를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 좌표값들과 거리를 최소로 하는 가상의 평면까지의 거리차이를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 합을 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 좌표값이 존재하는 각 레이어의 넓이에 대한 평균값을 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 계측데이터의 특징점을 확인하는 단계는
    상기 계측데이터로부터 생성되는 선분의 기울기 또는 곡선의 계수를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용하여 장애물을 인식하기 위한 특징점 추출 방법.
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