KR20150087585A - pattern recognition system using 2D laser scanner shaking, there of method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 무인 자율 주행을 위한 차량의 전방 물체 패턴 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 2D 레이저 스캐너의 상하 조사각 조사각 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION Field of the Invention [0001] The present invention relates to a vehicle front object pattern recognizing system and method, and more particularly, to a vehicular front object pattern recognizing system and a method thereof using a vertical sweep angle sweep of a 2D laser scanner .
교통약자를 예로 들면 시각장애인 혹은 하반신 마비를 가진 사람은 자동차를 이용하여 먼거리까지 이동하는 것에 상당한 어려움을 겪고 있다. 또한 현재 대중교통에 교통약자를 위한 버스 알림음, 횡단보도 알림음 등의 시스템을 도입하고 상용화 하였지만 여전히 그 들이 사용하기에는 불편하고 어려운 것이 사실이다. 같은 지역이 아닌 다른 지역으로 이동하기 위해서는 교통약자들은 수많은 난관을 헤쳐 나가야 한다. 하지만 무인 자율 주행 자동차가 개발되어 교통약자들이 이용한다면 그들 또한 일반인과 다름없이 다른 지역으로 이동을 하고, 더욱 편리하게 생활을 할 수 있을 것이다.For example, people with visual impairments or persons with paraplegia suffer from considerable difficulty in moving to a long distance using a car. In addition, buses for transit weaknesses and transit announcement tones are introduced and commercialized for public transportation, but they are still inconvenient and difficult to use. In order to move to a different area than the same area, traffic disadvantages must go through many difficulties. However, if unmanned autonomous vehicles are developed and used by transportation weak, they will be able to move to other areas as well as ordinary people and live more conveniently.
최근 무인 자율 주행 자동차에 대해 세계적으로 개발과 관심이 뜨겁다. 무인 자율 주행 자동차는 과거에는 소설이었지만 현재에는 거의 상용화 단계에 다다르고 있다. 구글에서 만든 Self-Driving Car가 공개되고 시험 중인 상황에서 미국 뿐 아니라 일본 도요타에서도 무인 자율 주행 자동차의 개발에 박차를 가했다. 국내에서도 산업통상자원부와 현대기아자동차 등에서 무인 자율 주행 자동차의 개발과 공모를 지속적으로 하고 있다.In recent years, development and interest in the unmanned autonomous vehicles have been heated around the world. Unmanned autonomous vehicles have been novel in the past, but are now nearing commercialization. The self-driving car made by Google has been released and under test, spurring the development of unmanned autonomous vehicles in Toyota as well as in the United States. In Korea, the Ministry of Commerce, Industry and Energy and Hyundai Kia Motors are continuing to develop and compete in autonomous autonomous vehicles.
무인 자율 주행 차량에서의 장애물 인식 시스템은 사람의 눈과 같은 역할을 대신하는 센서를 다양하게 사용하여, 차량의 주행을 안전하게 하기 위한 필수적인 요소이다. 이는 차량이 주행 중 주위에 존재하는 여러 장애물 등을 인식하고, 장애물을 회피하도록 장애물 관련 정보를 제공하는 역할을 한다.The obstacle recognition system in the unmanned autonomous vehicle is an essential element for securing the running of the vehicle by using various sensors instead of the human eyes. It recognizes various obstacles existing around the vehicle while driving and provides obstacle related information to avoid obstacles.
또한 무인 자율주행차량이 안전하게 주행하기 위해서는 차량 주위에 존재하는 다른 사물과의 거리를 획득할 수 있는 거리 측정센서가 필요하다. 이 거리 측정 센서는 차량이 다양한 환경을 주행하기 때문에 차량 외부에 장착되어야 하고 충격에 강하고, 조도에 대한 영향이 적고, 방수가 되며 측정 속도도 빨라야 한다. 이러한 요건을 고려하여 적합하다고 생각하여 SICK 社의 LMS511 pro 모델을 사용하였다.Also, in order for the autonomous autonomous vehicle to travel safely, a distance measuring sensor capable of obtaining a distance from other objects in the vicinity of the vehicle is required. This distance measuring sensor must be installed outside the vehicle because the vehicle travels in various environments, and it should be strong against impact, less influence on illumination, waterproof and fast. Considering these requirements, we used SICK's LMS511 pro model.
2004년, 2005년, 2007년 총 3번에 걸쳐 미국 국방성 최고위 연구기관인 국방 고등기획국(Defence Advanced Research Project Agency, DARPA)의 후원아래 무인자동차 경주대회가 열렸다. Three times in 2004, 2005 and 2007, an unmanned auto racing competition was held under the auspices of Defense Advanced Research Project Agency (DARPA), the US Department of Defense's highest research institute.
2004년 대회에서는 완주한 차량이 없었다. 2005년 대회에서는 23대 무인자동차들 중 5개의 팀만이 완주를 하였다. 그리고 2007년 대회에서는 Urban Challenge로써 폐쇄된 캘리포니아 빅터빌 소재의 조지 공군기지에서 열렸으며, 경기 코스는 도심 구간 96Km를 6시간 이내에 모든 교통 규칙을 준수하는 것과 장애물, 합류하는 자동차 속에서 안전하게 운행하는 것이었다. 우승은 Carnegie Mellon 대학팀으로써 무인자율주행시스템의 빠른 데이터 처리와 시스템 오류 발생에 대비한 ‘분산제어시스템’을 구성하였다.In the 2004 competition, there were no finished vehicles. In 2005, only 5 out of 23 unmanned cars were completed. In 2007, the event was held at the George Air Force Base in Victorville, California, which was closed as an Urban Challenge, and the course consisted of safe driving within 96 km of the city center within six hours of completing all traffic rules and obstacles and joining vehicles . As the Carnegie Mellon college team, the champion was composed of a 'distributed control system' to cope with the rapid data processing and system failure of the unmanned autonomous navigation system.
또한 구글은 2010년 9월 도요타 프리우스를 개조해 만든 차량 7대를 가지고 실제 도로에서 시험 주행을 하여 총 14만 마일(224,000Km)를 주행하는데 성공했다. 그리고 현재는 혼잡한 도시, 고속도로, 산간도로 등 다양한 도로 주행 테스트 중에 있다. 2011년에 시각장애인을 태운 무인자동차 프리우스 주행동영상을 처음으로 공개하기도 하였다. 주요기술로는 Lidar, 비디오카메라, 정밀측위장치, 레이더 등의 센서가 탑재되어 구글의 스트릿뷰 기술과의 결합 등이 있다.Google also succeeded in driving a total of 140,000 miles (224,000 kilometers) on seven road test vehicles on actual roads in September 2010, which were made by retrofitting the Toyota Prius. Currently, there are various road driving tests including crowded city, highway, and mountain road. In 2011, we unveiled the first video of the unmanned car, the Prius, carrying a blind person. Key technologies include sensors such as Lidar, video cameras, precision positioning devices, and radar, combined with Google's Street View technology.
GM은 EN-V를 2011년 1월 6일 라스베가스에서 개최된 국제 전자제품 박람회 CES 2011에서 처음 선보였으며, 통신 네트워크를 장착해 자율주행 기능을 갖춘 네트워크 전기차를 공개했다. EN-V의 개념은 차량이 스스로 주차하고, 자동으로 목적지까지 주행하는 등의 서비스가 가능한 미래형 개인화 차량이다. 주요기술로는 차체 외부에 장착된 15개 센서를 통해 주변 상황을 인지하여 주행, GPS와 거리감지센서, VtoV Communications(차량 간 거리 통신) 기술이 있다.GM unveiled the EN-V at CES 2011, the International Electronics Fair in Las Vegas on January 6, 2011, and unveiled a network electric vehicle equipped with a communications network to enable autonomous navigation. The concept of the EN-V is a future-oriented personalized vehicle that allows the vehicle to self-park and automatically travel to its destination. Major technologies include 15 sensors mounted on the outside of the body to recognize the surrounding situation, GPS, distance sensor, and VtoV Communications technology.
폭스바겐의 무인자동차 셸리는 2009년형 아우디 TTS를 기반으로 스탠포드 대학과 함께 미국 록키 산맥을 무인으로 오르는 시연을 실시 하였다. 특시 산길을 달리는 무인 차량으로는 유일하며, 산학 협동으로 수행되는 과제의 규모가 매우 크다. 오프로드 코너에서 드리프트 주행을 하도록 설계가 되어있다. 주요기술로는 고정밀 GPS나 차체제어장치의 관성센서 기술, Drive-by-wire 기술이 있다.Volkswagen's unmanned vehicle, Shelley, demonstrated with the Stanford University based on the 2009 Audi TTS, unmanned rocky mountains in the United States. It is unique as an unmanned vehicle running on a special mountain road, and the size of the task carried out by industry-academy cooperation is very large. It is designed to carry drift at the off-road corner. Key technologies include inertial sensor technology and drive-by-wire technology for high-precision GPS and body control devices.
BMW는 2007년 인간이 한번 차로 길을 달려주면 최첨단 GPS 시스템으로 그 길을 기억하는 무인 운전시스템을 개발했다. 현재 5000km의 주행 테스트를 마친 상태로 BMW 5시리즈에 프로토 타입이 탑재되어 테스트가 진행 중이다. 주요기술로는 고정밀 GPS 시스템, 좌우감지 레이더센서, 전후방감지 비디오카메라, 차량 제어 기술 등이 있다.In 2007, BMW developed an unmanned driving system that remembers its way with state-of-the-art GPS systems once humans were driving the road. The BMW 5 Series has been prototyped with a test run of 5,000 km. Key technologies include high-precision GPS systems, left and right sensing radar sensors, front and rear sensing video cameras, and vehicle control technology.
이 외에도 도요타, 아우디, 메르세데스 벤츠 등이 무인자동차 연구에 뛰어들어 자동주차시스템, 교통신호에 반응해 스스로 출발하고 멈추는 시스템 등을 기발하고 있다.
In addition, Toyota, Audi and Mercedes-Benz have entered the unmanned vehicle research system, and are eager for a system that starts and stops by itself in response to traffic signals.
국내의 민간 분야에서는 1992년 11월 11일 고려대학교 산업공학과 한민홍 교수가 국내 첫 무인자동차를 개발했다. 무인자동차‘KARV-1호’는 군용 지프에 컴퓨터와 카메라가 각각 2대, 초음파센서 2대, 적외선센서 1대와 모터를 장착해 구성됐으며, 장애물이 나타나면 속도를 줄이고 경적 소리를 낸 뒤 장애물이 없어지면 다시 출발한다.On November 11, 1992, Professor Han Minhong of Industrial Engineering Department of Korea University developed the first unmanned automobile in Korea. The KARV-1 unmanned car is equipped with two computers and two cameras, two ultrasonic sensors, one infrared sensor, and a motor in a military jeep. When obstacles appear, the speed is reduced, When it disappears, it starts again.
2010년 11월 현대·기아차 남양 연구소에서 무인 자율 주행 자동차 경진 대회가 개최되었다. 대회 미션은 총 9개로 정지 차량 회피, 제한속도 준수, 횡단보도 앞 정지, 협로/터널 통과 등이 있었다. 완성된 자율 주행 자동차를 가지고, 실제로 대학생들이 아이디어를 내 무인 자율 주행 자동차를 제작하는 방식을 도입했다.In November, 2010, an unmanned autonomous vehicle competition was held at Hyundai-Kia Motors' Nanyang Institute. There were 9 missions in total, including avoidance of stationary vehicles, compliance with speed limits, suspension in front of a crosswalk, and passage / tunnel passage. With the completed autonomous vehicle, students actually introduced the idea of making autonomous autonomous vehicles.
지난 2012년 9월 제 2회 현대·기아차 무인 자율 주행 자동차 경진 대회에서 또한 가변차선 신호등 인지, 돌발 이동 장애물 인지/정차, 서행차량 추월 등 총 9개의 미션을 가지고 개최되었다. 1위는 한양대, 2위는 충북대, 3위는 계명대가 차지하였다.In September of last year, the second Hyundai · Kia Motors unmanned autonomous driving car contest was held with 9 missions, including variable lane lights, sudden obstacles / stops, and passing slow cars. First place was Hanyang University, second place was Chungbuk National University, and third place was Keimyung University.
또한 국제 무인 태양광 자동차 경주대회가 2012년 10월 20일, 21일 양일에 걸쳐 개최되었으며, 교통안전공단 자동차성능연구소 내 주행시험장에서 경기가 치러졌다.In addition, the international unmanned solar car racing competition was held on both October 20th and 21st, 2012, and the competition was held at the driving test center of the Automobile Performance Research Institute of the Traffic Safety Corporation.
2013년은 산업통상자원부 주최의 무인 자율 주행 자동차 경진 대회가 영암 F1 경기장에서 10월에 개최되었으며, 2014년에는 현대·기아차 무인 자율 주행 자동차 경진 대회가 개최된다. 이처럼 매년 무인 자율 주행 자동차 경진 대회가 열리고, 자율 주행 자동차에 대한 관심과 지원의 폭이 국내에서도 넓어지고 추세다.In 2013, the unmanned autonomous driving car contest hosted by the Ministry of Industry and Commerce was held in Yeongam F1 Stadium in October and the Hyundai · Kia Motors Autonomous Autonomous Vehicle Competition will be held in 2014. This year, unmanned autonomous vehicle competition is held every year, and interest and support for autonomous vehicles are spreading in Korea.
무인 자율 주행 자동차는 첨단 기술이 적용된 차량으로써 가장 먼저 안전성이 핵심이 되어야 한다. 차량이 주행 중 갑작스러운 장애물이 나타나거나, 선행 차량이 갑작스레 정차를 하는 등 여러 돌발 상황에 대처가 가능해야 한다. 무인 자율 주행 자동차의 시스템 중 센서를 이용하여 주변 상황을 빠르게 인식하고, 안전하게 대처하는 것이 무인 자율 주행 자동차의 연구 중 가장 중점이라고 할 수 있다. Unmanned autonomous vehicle is a vehicle with advanced technology and safety must be the first. It should be possible to cope with various unexpected situations such as a sudden obstacle appearing while the vehicle is running, or a sudden stopping of the preceding vehicle. It is the most important point of research of autonomous autonomous vehicle that it is possible to recognize the surrounding situation quickly and to cope with it safely by using sensors among autonomous autonomous vehicles.
주변의 상황을 인식하려면 사람의 눈의 역할을 해 줄 센서가 필요하다. 하지만 카메라와 같은 비전센서만을 사용할 경우 빛의 조도와 기상에 민감하고, 장애물을 식별하기 어려운 단점이 있다. 그에 비해 레이저 스캐너는 거리와 각도를 사용하여 장애물의 위치를 알 수 있고, 낮과 밤의 차이가 거의 없는 것이 장점이다.To recognize the situation around you, you need a sensor that will act as a human eye. However, when using a vision sensor such as a camera, it is sensitive to light intensity and weather, and it is difficult to identify obstacles. In contrast, laser scanners use distances and angles to determine the location of obstacles, and there is little difference between day and night.
그러나 레이저 스캐너 데이터는 비전 센서와는 다르게 사람의 눈으로 바로 보고 판단을 하기에 어려움이 있다.However, unlike vision sensors, laser scanner data is difficult to see and judge directly by the human eye.
상술한 문제를 해결하고자 하는 본 발명의 과제는 레이저 스캐너의 상하 스윙 또는 흔듦(shaking)을 이용하여 주행시 장애물을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 레이저 스캐너의 스캔 데이터를 이용하여 장애물 인식을 하고, 그 장애물이 무엇인지 대략적인 판단을 통하여 무인 자율 주행 자동차의 장애물 인식 신뢰성을 확보하고자 한다.An object of the present invention to solve the above problems is to propose a method of recognizing an obstacle when traveling by using a vertical swing or shaking of a laser scanner. In addition, the obstacle recognition is performed by using the scan data of the laser scanner, and the obstacle recognition reliability of the unmanned autonomous vehicle is secured through rough determination of the obstacle.
상술한 과제를 해결하는 본 발명의 제1 특징은 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템으로서, 차량 외측에에 설치되는 적어도 하나의 2D 레이저 스캐너; 상기 2D 레이서 스캐너의 상하 조사각을 변화시키는 기어구조; 상기 기어구조에 맞물리고, 상기 2D 레이저 스캐너에 장착되어, 상기 2D 레이저 스캐너의 상하 조사각의 변화를 구동하는 스텝모터; 상기 2D 레이저 스캐너와 연결되어 상기 2D 레이저 스캐너 및 상기 스텝모터를 제어하고, 상기 스캔된 데이터를 클러스터링하여 전방 물체의 패턴 데이터를 형성하는 상기 차량 내에 설치된 중앙처리장치를 포함한다.A first aspect of the present invention for solving the above problems is a system for recognizing a vehicle front object pattern using up and down swings of a 2D laser scanner, comprising: at least one 2D laser scanner installed outside the vehicle; A gear structure for changing the vertical irradiation angle of the 2D racer scanner; A stepping motor which meshes with the gear structure and is mounted on the 2D laser scanner and drives a change in the vertical irradiation angle of the 2D laser scanner; And a central processing unit connected to the 2D laser scanner to control the 2D laser scanner and the stepping motor and to cluster the scanned data to form pattern data of a forward object.
여기서, 상기 상하 조사각을 0°내지 5°사이에서 변화시키는 것이 바람직하고, 상기 2D 레이저 스캐너가 차량의 전면과 차량의 루프패널에 설치되는 것이 바람직하다.
Preferably, the upper and lower irradiation angles are varied between 0 and 5 degrees, and the 2D laser scanner is preferably installed on the front surface of the vehicle and the roof panel of the vehicle.
그리고, 본 발명의 제2 특징은 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법으로, 상기 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템을 이용하는 패턴 인식방법에 있어서, (a) 상기 스텝모터를 구동하여 상기 2D 레이저 스캐너의 상하 조사각을 변화시키며 레이저 스캔하는 단계; (b) 상기 중앙처리장치에서 스캔된 데이터를 추출하여, 데이터 클러스터링 하는 단계; (c) 상기 중앙처리장치에서 클러스터링된 데이터를 통해 패턴의 좌우폭을 결정하고, 전방 물체와의 거리를 산출하는 단계; (d) 상기 좌우폭 및 거리 데이터를 통해 패턴을 정렬하여 전방 물체 패턴을 형성하여 인식하는 단계를 포함한다.A second aspect of the present invention is a method for recognizing a vehicle front object pattern using up and down swings of a 2D laser scanner, the pattern recognition method using the vehicle front object pattern recognition system comprising the steps of: (a) A laser scanning step of changing a vertical scanning angle of the 2D laser scanner; (b) extracting scanned data from the central processing unit and clustering data; (c) determining a width of the pattern by using the clustered data in the central processing unit and calculating a distance to the forward object; (d) forming and recognizing a forward object pattern by arranging patterns through the width and distance data.
여기서, 상기 (a) 단계에서, 상기 조사각을 0°내지 5°사이에서 변화시키는 것이 바람직하고, 상기 (d) 단계는, 상기 클러스터링된 데이터, 좌우폭 및 거리 데이터를 통해 배열 정렬에 의해 정렬하는 단계; 상기 정렬된 데이터 패턴을 역정렬한 후 2로 나누어 대칭을 이루도록 하여 상기 거리순으로 배열하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.In the step (a), it is preferable that the irradiation angle is changed between 0 and 5 degrees, and the step (d) is performed by arranging the array data on the clustered data, step; And rearranging the sorted data patterns so that the data patterns are symmetrically divided by dividing the data patterns by two.
더하여, 바람직하게는 상기 (a) 단계는, 상기 2D 레이저가 스캔할 때의 상기 상하 조사각 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 것일 수 있고, 가속도 센서 또는 기울기 센서를 이용하여 상기 차량의 피치(Pitch), 롤(Roll) 및 요(Yaw) 값을 추출하여 상기 차량의 자세에 따른 상기 스캔 데이터를 보정하는 단계를 더 포함하는 것일 수 있다.In addition, preferably, the step (a) may include extracting the upper and lower irradiation angle data when the 2D laser is scanned, and may further include a step of detecting the pitch of the vehicle using an acceleration sensor or a tilt sensor, And correcting the scan data according to the attitude of the vehicle by extracting roll, yaw, and yaw values.
이와 같이 본 발명은 보다 정밀한 차량의 전방 물체 패턴 인식 시스템 및 방법을 제공하고, 고속주행, 도로상황 및 주변상황에 따른 전방 물체 패턴 인식의 문제를 개선할 뿐만 아니라, 신뢰도가 높은 차량의 전방 물체 패턴 인식 시스템 및 방법을 제공한다.또한 차량 자체의 자세 정보를 추출하여 데이터 처리에 사용함으로써, 패턴 인식 신뢰도를 향상시킬 수 있는 시스템 및 방법을 제공한다.As described above, the present invention provides a system and method for recognizing a forward object pattern of a vehicle more precisely, and is capable of improving the problem of forward object pattern recognition according to high-speed driving, road conditions and surrounding conditions, The present invention also provides a system and method for improving pattern recognition reliability by extracting attitude information of a vehicle itself and using the attitude information for data processing.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템의 구성을 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템이 설치된 차량의 사진이고,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템의 스캐너 설치구성을 나타내고,
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법의 흐름을 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법에 LMS 데이터 입력과 출력의 그래프이고,
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법을 통해 스캔 데이터 클러스터링을 나타낸 그래프이고,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법에서 전방 물체로서 표지판에 대하여 1ms 동안 클러스터링된 데이터 패턴의 나타낸 그래프이고,
도 8은 레이저 스캐너의 삼각 스캐닝 영역을 나타낸 모식도이고,
도 9은 도 8에 데이터를 Lab VIEW 1D 배열 정렬에 의해 정렬시킨 결과를 나타낸 패턴 그래프이고,
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법의 결과(도 10의 (a))와 전방물체로서 교통 표지판을 나타낸 사진이다.(도 10의 (b))FIG. 1 is a view showing a configuration of a vehicle front object pattern recognition system using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention,
2 is a photograph of a vehicle equipped with a vehicle front object pattern recognition system using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention,
3 shows a scanner installation configuration of a vehicle front object pattern recognition system using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention,
4 is a flowchart illustrating a vehicle front object pattern recognition method using a vertical swing of a 2D laser scanner according to another embodiment of the present invention,
5 is a graph of LMS data input and output in a vehicle front object pattern recognition method using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention,
FIG. 6 is a graph showing clustering of scan data through a method of recognizing a vehicle front object pattern using a vertical swing of a 2D laser scanner according to another embodiment of the present invention,
FIG. 7 is a graph showing a data pattern clustered for 1 ms on a signboard as a forward object in a method of recognizing a vehicle front object pattern using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention,
8 is a schematic diagram showing a triangular scanning area of the laser scanner,
FIG. 9 is a pattern graph showing the result of arranging data by Lab VIEW 1D array alignment in FIG. 8,
10 is a photograph showing a result (FIG. 10A) of a vehicle front object pattern recognition method using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention and a traffic sign as a front object (FIG. 10 b))
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and how to accomplish it, will be described with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein but may be embodied in other forms. The embodiments are provided so that those skilled in the art can easily carry out the technical idea of the present invention to those skilled in the art.
도면들에 있어서, 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 또한 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소를 나타낸다.In the drawings, embodiments of the present invention are not limited to the specific forms shown and are exaggerated for clarity. Also, the same reference numerals denote the same components throughout the specification.
본 명세서에서 "및/또는"이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "포함한다" 또는 "포함하는"으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작, 소자 및 장치의 존재 또는 추가를 의미한다.
The expression "and / or" is used herein to mean including at least one of the elements listed before and after. Also, singular forms include plural forms unless the context clearly dictates otherwise. Also, components, steps, operations and elements referred to in the specification as " comprises "or" comprising " refer to the presence or addition of one or more other components, steps, operations, elements, and / or devices.
이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템의 구성을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차량(10) 전방 물체 패턴 인식 시스템은, 차량(10)의 루프패널 상부에 설치된 2D 레이저 스캐너(100); 상기 2D 레이서 스캐너의 상하 조사각을 변화시키는 기어구조(150); 상기 기어구조(150)에 맞물리고, 상기 2D 레이저 스캐너(100)에 장착되어, 상기 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 조사각의 변화를 구동하는 스텝모터(200); 및 상기 2D 레이저 스캐너(100)와 연결되어 상기 2D 레이저 스캐너(100) 및 상기 스텝모터(200)를 제어하고, 상기 스캔된 데이터를 클러스터링하여 전방 물체의 패턴 데이터를 형성하는 상기 차량(10) 내에 설치된 중앙처리장치(300)를 포함하여 구성된다.FIG. 1 is a view showing a configuration of a vehicle front object pattern recognition system using a vertical swing of a 2D laser scanner according to an embodiment of the present invention. 1, the
이와 같이 본 발명은, 상하 조사각을 변화시키는(shaking) 레이저 스캐너(100)를 이용하여 주행시 장애물을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 차량(10) 전면 및/또는 루프패널에 설치된 레이저 스캐너(100)를 이용하여 장애물 인식을 하고, 그 장애물이 무엇인지 대략적인 판단을 통하여 무인 자율 주행 자동차의 장애물 인식 신뢰성을 확보할 수 있는 차량(10)의 전방 물체 패턴 인식 시스템을 제안한다.As described above, the present invention proposes a method of recognizing an obstacle when driving by using a
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차량(10)의 전방 물체 패턴 인식 시스템에서 사용되는 레이저 스캐너(100)는 SICK 社의 LMS511 Pro를 사용하였고, 이 레이저 스캐너(100)는 -5°~ 185° 사이의 장애물을 측정할 수 있으며, 설정에 따라 0.167°, 0.25°, 0.333°, 0.5°, 0.667°, 1°의 분해능을 가진다. 분해능이 낮으면 더욱 빠르게 스캔이 가능하다. 여기서는 0.167°의 분해능을 가지고, 최대 80m의 거리를 측정한다. 또한 주파수 설정이 가능하다. 본 연구에서는 분해능 0.167°, 주파수 25Hz로 스캔 시간은 40ms이다.1, the
2D 스캐너로 사용된 LMS511 Pro는 거리측정 센서이다. 센서 거리 측정방법은 특정 방향으로 주사한 레이저 광이 반사되어 들어오는 시간을 측정하여 대상 물체까지의 거리를 계산하는 TOF(Time of Flight)방식을 사용하였다. Used as a 2D scanner, the LMS511 Pro is a distance measuring sensor. In the sensor distance measurement method, a TOF (Time of Flight) method is used to calculate the distance to a target object by measuring the time of reflection of a laser beam scanned in a specific direction.
레이저 스캐너(100)로 물체의 패턴을 인식하기 위해서는 물체의 형태를 알아야 한다. 2D 레이저 스캐너(100)는 2D 평면을 읽기 때문에 물체의 형태를 정확하게 알아낼 수 없다. 그러므로, 본 발명의 실시예에서 사용되는 2D 레이저 스캐너(100)는 상하로 흔드는(shaking) 방법을 사용하여서 물체의 형태를 인식하는 시스템을 제안한다. 즉, 상하로 레이저 스캐너(100)의 조사각을 변화시키면서 스캔하도록 장치를 구성하여 차량(10)에 설치된다.
In order to recognize the pattern of an object with the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식 시스템이 설치된 차량(10)의 사진이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 레이저 스캐너(100)를 차량(10)의 상단에 부착한다. 부착된 높이는 1.52m이다. 상단에 부착된 레이저 스캐너(100)는 하나의 예로서 표지판의 패턴인식을 위해 사용한다. 표지판의 패턴을 읽기 위해 레이저 스캐너(100)는 최저 각도를 0°로 설정하고 최대 각도를 3°로 설정하여 흔들면서 조사각도를 변화시키면서 스캔하게 된다.
2 is a photograph of a
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식 시스템의 스캐너 설치구성을 나타낸다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 레이저 스캐너(100)의 뒤쪽에 스텝모터(200)와 기어를 설치하고 ATMEL 社의 ATmega128을 이용하여 스텝모터(200)를 제어하였다. 스텝모터(200)의 Pulse는 1200Hz로 주었다. 스텝모터(200)가 180° 움직였을 때 레이저 스캐너(100)는 최대 각도인 3°가 되고 모터가 360° 움직이면 레이저 스캐너(100)는 최저 각도인 0°가 된다.3 shows a scanner installation configuration of a vehicle front object pattern recognition system using a vertical swing of a
본 발명의 실시예에 설정한 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 조사각의 범위는 도 2 및 도 3의 예에서와 같이, 0°내지 3°로 설정하였지만, 필요에 따라 조사각의 최대 범위를 확장하거나 축소할 수 있음은 물론이다.Although the upper and lower irradiation angles of the
그리고, 도 1에 나타낸 바와 본 발명의 실시예에 따른 차량(10)의 전방 물체 패턴 인식 시스템은 레이저 스캐너(100)와 함께, 레이저 스캔된 데이터를 처리하는 중앙처리장치(300)가 차량(10)내부에 설치된다. 중앙처리장치(300)는 차량(10) 내부에 설치되는 컴퓨터로 MCU로 구성되어, 상기 스캐너, 스텝모터(200)를 통합적으로 제어가 가능하고, 스캔된 데이터를 통해 패턴 인식하는 연산 또는 처리를 수행하는 프로세서 장치이다.
1, the front object pattern recognition system of the
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법의 흐름을 나타낸 도면이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법은, 상기 차량(10) 전방 물체 패턴 인식 시스템을 이용하는 패턴 인식방법에 있어서, (a) 상기 스텝모터(200)를 구동하여 상기 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 조사각을 변화시키며 레이저 스캔하는 단계(S100); (b) 상기 중앙처리장치(300)에서 스캔된 데이터를 추출하여, 데이터 클러스터링 하는 단계(S200); (c) 상기 중앙처리장치(300)에서 클러스터링된 데이터를 통해 패턴의 좌우폭을 결정하고, 전방 물체와의 거리를 산출하는 단계;(S300) 및 (d) 상기 좌우폭 및 거리 데이터를 통해 패턴을 정렬하여 전방 물체 패턴을 형성하여 인식하는 단계(S400)를 포함하여 구성된다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of recognizing a front object pattern of a
도 4에 나타낸 바와 같이, (a) 단계에서 차량(10) 외측에 설치된 2D 레이저 스캐너(100)는 단순히 좌우로 특정각 이내에서 데이터를 스캔하는 것이 아니라, 스캐너의 상하 조사각을 변화시키면서(shaking), 좌우로 스캔하여 스캔 데이터를 획득하게 된다. 상술한 바와 같이, 상하 조사각을 변화시키면서 스캔하는 것은 차량(10) 전방에 있는 물체의 패턴을 보다 정확하고 입체적으로 인식하기 위한 방법이고, 상하 조사각의 변화에 따른 각 패턴들을 클러스터링하여 이를 재배열 또는 정렬하여 정밀한 전방 물체의 패턴을 인식할 수 있게 된다.
As shown in FIG. 4, the
그리고, 본 발명의 실시예에서 레이저 스캐너(100)가 읽은 데이터는 Hexa ASCII의 Raw Data 이므로 National Instrument 社의 LabVIEW를 이용하여 사용가능하도록 해석한다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법에 LMS 데이터 입력과 출력의 그래프이다. 도 5의 (a)는 LMS 데이터 입력(input)을 나타내고, 도 5의 (b)는 LMS 데이터 출력(output)을 나타낸다.In the embodiment of the present invention, since the data read by the
도 5의 (a)에 나타낸 바와 같이, 16진수로 변환된 레이저 스캐너(100) 데이터를 이용하여 도 5의 (b)의 출력해 낼 수 있다. 레이저 스캐너(100)는 평면으로 스캔을 해서 거리를 알아내기 때문에 그래프에서 점으로 표시가 된다. 효율적으로 데이터를 처리하기 위하여 레이저 스캐너(100) 기준으로 데이터를 검사할 영역을 지정하였다. 이는 레이저 스캐너(100)가 설치되어 있는 차량(10)을 기준으로 좌·우 7m를 검출 범위로 설정하였다.
As shown in Fig. 5 (a), the output of Fig. 5 (b) can be obtained by using the data of the
(b) 단계는, 2D 레이저 스캐너(100)에 의해 추출된 스캔 데이터를 데이터 클러스터링 하는 단계이다. 물체를 인식하기 위해서는 LabVIEW 상의 그래프에 출력된 점들을 하나의 덩어리로 인식해야 할 필요가 있다. 레이저 스캐너(100)의 데이터를 LabVIEW로 출력하면 하나의 덩어리가 아닌 각각의 점들로 출력되기 때문에 이를 덩어리로 인식하여 같은 물체임을 지정해야 한다. 각 포인터를 하나의 덩어리로 뭉치는 것은 클러스터링이라고 한다.In the step (b), the scan data extracted by the
데이터 클러스터링은 레이저 스캐너(100) 데이터를 배열로 받아서 가장 첫 번째 데이터와 그 다음 순서의 데이터를 비교하여 거리가 1.5m이상 떨어져 있으면 다른 덩어리로, 1.5m 미만이면 같은 덩어리로 묶는 방식을 사용했다. 그리고 덩어리의 가장 처음 부분과 가장 마지막 부분을 시작점과 끝점으로 하였다. 또한 덩어리의 가장 오른쪽 점, 가장 왼쪽 점, 가장 가까운 점과 가장 먼 점을 추출하고 이 점들을 시작점과 끝점과 함께 클러스터링하여 덩어리의 꼭짓점을 생성하였다. 도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법을 통해 스캔 데이터 클러스터링을 나타낸 그래프이다.Data clustering is a method of receiving laser scanner (100) data in an array, comparing the first data with the next data, and then lengthening it to another lump if the distance is more than 1.5m and lumping it to less than 1.5m. And the first and last part of the chunk was the starting point and the ending point. We also extracted the rightmost point, leftmost point, closest point, and farthest point of the chunk, and clustered them together with the starting and ending points to create a vertex of the chunk. 6 is a graph showing clustering of scan data through a method of recognizing a forward object pattern of a
또한, 본 발명의 실시예에서는 같은 물체 중에서도 각도에 의해 측정이 잘 되지 않는 부분 때문에 다른 물체로 측정되는 경우가 있기 때문에 클러스터링을 한 번 더 하여 신뢰도를 높였다.
In addition, in the embodiment of the present invention, since the portion of the same object, which is not easily measured by an angle, may be measured with another object, clustering is added once more to increase the reliability.
그리고, 본 발명의 실시예에서는 상하로 조사각을 변화시키며(shaking) 레이저 스캐너(100)가 데이터를 읽고 클러스터링 작업을 수행한다. 클러스터링을 한 데이터의 x축 좌·우 끝점을 구하여 폭을 구한다. 이때 레이저 스캐너(100)가 상하 조사각을 변화시키기 때문에 표지판의 각 부분의 폭을 구할 수 있다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법에서 전방 물체로서 표지판에 대하여 1ms 동안 클러스터링된 데이터 패턴의 나타낸 그래프이다. 상술한 바와 같이 구해진 폭을 그래프에 출력하면 도 7의 좌측과 같이 나타나고, 도 7의 우측은 거리 정보를 출력한 것이다.
In the embodiment of the present invention, the
도 8은 레이저 스캐너(100)의 삼각 스캐닝 영역을 나타낸 모식도이고, 도 9은 도 8에 데이터를 Lab VIEW 1D 배열 정렬에 의해 정렬시킨 결과를 나타낸 패턴 그래프이다.FIG. 8 is a schematic diagram showing a triangular scanning area of the
도 8에 나타낸 바와 같이, 최저 각도 0°일 경우 거리는 x가 되고, 최대 각도 3°일 경우 거리는 에 의해 구할 수 있다. 스윙하는 각도가 3°이기 때문에 r 이 x보다 큰 것을 알 수 있다. 그리고 도 9에 나타낸 바와 같이, 좌측에 있는 데이터는 폭을 나타내고 이를 역정렬 후 2로 나누어 대칭을 이루게 하고, 거리 순으로 배열을 시킨다.
As shown in Fig. 8, when the minimum angle is 0 DEG, the distance is x, and when the maximum angle is 3 DEG, . ≪ / RTI > It can be seen that r is greater than x because the swing angle is 3 °. As shown in FIG. 9, the data on the left side represents the width, is rearranged, divided by 2 to make it symmetrical, and arranged in order of distance.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 2D 레이저 스캐너(100)의 상하 스윙을 이용한 차량(10) 전방 물체 패턴 인식방법의 결과(도 10의 (a))와 전방물체로서 교통 표지판을 나타낸 사진이다.(도 10의 (b))10 is a photograph showing a result (FIG. 10 (a)) of the method of recognizing the front object pattern of the
도 10의 (a)에 나타낸 바와 같이, 거리 데이터와 폭 데이터의 정렬을 마친 후 x는 폭, y는 거리 정보를 이용하여 출력한 모습을 나타내고, 이는 삼각형의 모양을 보여준다.As shown in FIG. 10A, after the alignment of the distance data and the width data is completed, x is the width and y is the output using the distance information, which shows the shape of the triangle.
그리고, 도 10에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예를 적용하여 교차로 표지판을 스캔한 결과가 완전한 삼각형의 형태는 아니지만 삼각형과 유사한 패턴이 구해지는 것을 알 수 있다. As shown in FIG. 10, it can be seen that a pattern similar to a triangle is obtained although the result of scanning an intersection sign by applying an embodiment of the present invention is not a complete triangle shape.
그리고, 차량(10)이 움직이고 속도가 빠른 경우 1초 전 최저 각도의 거리가 1초 후 최대 각도의 거리보다 길어지기 때문에 패턴의 모양이 정지한 상황에서 측정한 것과는 다르게 나타날 수도 있고, 또한 차량(10)이 지그재그로 주행을 하거나 오르막, 내리막의 경우는 표지판의 형태가 패턴에 완전히 다 나타나지 않을 수 있다. 요철도로의 경우에는 패턴의 모양에 왜곡이 심할 수 있기 때문에, 본 발명의 실시예에서는 레이저 스캐너(100)가 스캔할 때의 각도도 함께 산출하여 적용함으로써, 스캔한 데이터와 각도가 함께 있다면 각도 순서에 따라 스캔한 데이터를 배열하면 좀 더 신뢰도 높은 패턴을 얻을 수 있다.
If the speed of the
이와 같이 본 발명은 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.As described above, the present invention has the following conclusions.
1) 레이저 스캐너(100)를 1.52m 높이에서 0°~3° 스윙하며 물체의 패턴을 검출하였다. 직선 구간에서는 차량(10) 속도에 따른 패턴의 변화가 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 1) A pattern of an object was detected by swinging the
2) 저속으로 직선구간을 주행할 때에는 패턴과 대상의 형상이 거의 유사하다는 것을 확인할 수 있었다.2) It was confirmed that the shape of the pattern and the object were almost similar when the linear section was run at a low speed.
3) 고속으로 지그재그 주행을 할 때에는 패턴과 대상의 형상이 다른 상황이 발생하였고 이에 대한 대안으로 레이저 스캐너(100)의 추가, 레이저 스캐너(100) 스윙 각도 측정, 다른 센서의 추가 등의 방법이 바람직하다.3) When zigzag traveling at a high speed, a pattern and a shape of a target are different from each other. As an alternative, a method of adding a
4) 2D 레이저 스캐너(100)의 감지 방향이 고정되어 있다면 자율주행 시 오르막, 내리막 등 도로 환경에 따라 물체의 감지가 늦어지는 단점이 있으나, 레이저 스캐너(100)를 스윙하여 조사 각도를 다르게 함으로써 이를 개선할 수 있다.4) If the sensing direction of the
5) 패턴의 신뢰도를 높이기 위해서는 2D 레이저 스캐너(100)가 데이터를 읽을 때의 각도정보나 순서를 정할 수 있는 기준 정보가 필요하다. 이 기준 정보를 바탕으로 데이터를 정렬하면 신뢰도가 높은 패턴을 얻을 수 있다.5) In order to increase the reliability of the pattern, reference information that can determine the angle information and order when the
6) 도로의 상황에 따라 패턴의 모양의 일그러짐이 발생할 확률이 높다. 이를 해결하기 위해서 차량(10)의 Pitch, Roll, Yaw 값을 받아 데이터 처리에 이용하면 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
6) There is a high probability that the shape of the pattern will be distorted according to the situation of the road. In order to solve this problem, it is possible to improve reliability by using the Pitch, Roll, and Yaw values of the
이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능 하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
While the invention has been shown and described with respect to the specific embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Anyone with it will know easily.
10: 차량, 100: 2D 레이저 스캐너, 150: 기어구조,
200: 스텝모터, 300: 중앙처리장치10: vehicle, 100: 2D laser scanner, 150: gear structure,
200: step motor, 300: central processing unit
Claims (8)
상기 2D 레이서 스캐너의 상하 조사각을 변화시키는 기어구조;
상기 기어구조에 맞물리고, 상기 2D 레이저 스캐너에 장착되어, 상기 2D 레이저 스캐너의 상하 조사각의 변화를 구동하는 스텝모터;
상기 2D 레이저 스캐너와 연결되어 상기 2D 레이저 스캐너 및 상기 스텝모터를 제어하고, 상기 스캔된 데이터를 클러스터링하여 전방 물체의 패턴 데이터를 형성하는 상기 차량 내에 설치된 중앙처리장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템.
At least one 2D laser scanner installed outside the vehicle;
A gear structure for changing the vertical irradiation angle of the 2D racer scanner;
A stepping motor which meshes with the gear structure and is mounted on the 2D laser scanner and drives a change in the vertical irradiation angle of the 2D laser scanner;
And a central processing unit connected to the 2D laser scanner to control the 2D laser scanner and the stepping motor and to cluster the scanned data to form pattern data of a forward object. A Vehicle Front Object Pattern Recognition System Using Vertical Swing of Scanner.
상기 상하 조사각을 0°내지 5°사이에서 변화시키는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the upper and lower irradiation angles are varied between 0 DEG and 5 DEG. The system for recognizing a vehicle front object using up and down swings of a 2D laser scanner.
상기 2D 레이저 스캐너가 차량의 전면과 차량의 루프패널에 설치되는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식 시스템.
3. The method according to claim 1 or 2,
Wherein the 2D laser scanner is mounted on a front surface of a vehicle and a roof panel of a vehicle.
(a) 상기 스텝모터를 구동하여 상기 2D 레이저 스캐너의 상하 조사각을 변화시키며 레이저 스캔하는 단계;
(b) 상기 중앙처리장치에서 스캔된 데이터를 추출하여, 데이터 클러스터링 하는 단계;
(c) 상기 중앙처리장치에서 클러스터링된 데이터를 통해 패턴의 좌우폭을 결정하고, 전방 물체와의 거리를 산출하는 단계;
(d) 상기 좌우폭 및 거리 데이터를 통해 패턴을 정렬하여 전방 물체 패턴을 형성하여 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법.
A pattern recognition method using the vehicle front object pattern recognition system of claim 1,
(a) driving the stepping motor to change a vertical scanning angle of the 2D laser scanner and performing laser scanning;
(b) extracting scanned data from the central processing unit and clustering data;
(c) determining a width of the pattern by using the clustered data in the central processing unit and calculating a distance to the forward object;
(d) arranging a pattern through the left and right width and distance data to form and recognize a forward object pattern, and recognizing the forward object pattern using the up and down swing of the 2D laser scanner.
상기 (a) 단계에서, 상기 조사각을 0°내지 5°사이에서 변화시키는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법.
5. The method of claim 4,
Wherein, in the step (a), the irradiation angle is changed between 0 and 5 degrees. The method for recognizing a vehicle front object using up and down swing of a 2D laser scanner.
상기 (d) 단계는,
상기 클러스터링된 데이터, 좌우폭 및 거리 데이터를 통해 배열 정렬에 의해 정렬하는 단계;
상기 정렬된 데이터 패턴을 역정렬한 후 2로 나누어 대칭을 이루도록 하여 상기 거리순으로 배열하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법.
5. The method of claim 4,
The step (d)
Arranging the data by the array alignment through the clustered data, the left-right width and the distance data;
And rearranging the arranged data patterns so as to be symmetrical with respect to each other by dividing the rearranged data patterns by 2, and arranging the rearranged data in descending order.
상기 (a) 단계는,
상기 2D 레이저가 스캔할 때의 상기 상하 조사각 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법.
7. The method according to any one of claims 4 to 6,
The step (a)
And extracting the upper and lower irradiation angle data when the 2D laser is scanned.
가속도 센서 또는 기울기 센서를 이용하여 상기 차량의 피치(Pitch), 롤(Roll) 및 요(Yaw) 값을 추출하여 상기 차량의 자세에 따른 상기 스캔 데이터를 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 레이저 스캐너의 상하 스윙을 이용한 차량 전방 물체 패턴 인식방법.
7. The method according to any one of claims 4 to 6,
Further comprising the step of extracting a pitch, a roll and a yaw value of the vehicle using an acceleration sensor or a tilt sensor to correct the scan data according to the posture of the vehicle A Method of Pattern Recognition of Vehicle Front Object Using Up / Down Swing of 2D Laser Scanner.
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105841631A (en) * | 2016-03-22 | 2016-08-10 | 中国神华能源股份有限公司 | Three-dimensional laser scanning device and method |
KR20190068048A (en) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 현대자동차주식회사 | Method and apparatus for detecting and avoiding obstacles on driving path |
KR20220067332A (en) | 2020-11-17 | 2022-05-24 | 선광전자 주식회사 | Industrial Internet of Things |
Families Citing this family (1)
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Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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2014
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Cited By (3)
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CN105841631A (en) * | 2016-03-22 | 2016-08-10 | 中国神华能源股份有限公司 | Three-dimensional laser scanning device and method |
KR20190068048A (en) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 현대자동차주식회사 | Method and apparatus for detecting and avoiding obstacles on driving path |
KR20220067332A (en) | 2020-11-17 | 2022-05-24 | 선광전자 주식회사 | Industrial Internet of Things |
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