KR20200036404A

KR20200036404A - 정밀 지도 구축 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20200036404A
Application number: KR1020180116007A
Authority: KR
Inventors: 장윤석
Original assignee: 현대엠엔소프트 주식회사
Priority date: 2018-09-28
Filing date: 2018-09-28
Publication date: 2020-04-07
Also published as: KR102475042B1

Abstract

본 발명은 정밀 지도 구축 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 정밀 지도 구축 장치 및 방법은, 도로에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득하는 영상취득부; 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터와, GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성하고, 차선을 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선 데이터를 생성하는 제어부; 및 제어부에서 생성한 차선 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

정밀 지도 구축 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTABLISHING A HD MAP}

본 발명은 정밀 지도 구축 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 LAS(Laser) 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 정밀한 차선 레벨의 지도를 구축하는 정밀 지도 구축 장치 및 방법에 관한 것이다.

차량단말기는 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 운행중인 차량의 위치를 추적하여 도로 지도상에 표시하고, 목적지까지의 주유소, 관공서 등에 따른 기타 여러 가지 유용한 정보를 제공하고 있다. 상기 차량단말기는 보편적으로 2차원 이미지를 사용한 지도 데이터를 제공하고 있으며, 최근에는 3차원 이미지를 이용하여 지도 데이터를 제공하는 것으로 발전하고 있다. 이러한 3차원 이미지를 이용하는 지도 데이터를 제공하기 위하여, LAS(Laser) 데이터를 이용하고 있다.

LAS 데이터란 GPS와 INS laser 측량기술이 접목된 LiDAR(Light Detection And Ranging) 장치를 통해 도로와 도로의 지형 사물 등에 레이저펄스를 발사하고, 이에 반사되는 레이저펄스로부터 고정밀 공간정보가 획득된 3차원 공간 정보의 점(Point) 데이터를 말한다. 또는 상기 LAS 데이터는 상기 LiDAR 장치에 의하여 획득되어진 고정밀 공간정보 데이터의 포맷을 일컬을 수 있다.

한편, 종래에는 고정밀 지도, 즉 HD MAP의 차선 레벨 지도를 구축하기 위하여, 차선을 추출하는 장비나, GPS 궤적, 영상 정보를 통해 직접 도화하는 방식을 이용하거나, LAS 데이터를 활용하는 경우 딥러닝 등을 통해 차선을 자동 추출하였다. 그러나, 딥러닝 등을 통해 차선을 자동 추출하는 경우, 그 정확도가 다소 떨어지는 등 자동화의 한계점이 있었다.

본 발명의 배경기술로는 대한민국 등록특허공보 제10-1884018호(공고일 : 2018.08.29.공고)인 "라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법"이 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 창안된 것으로, LAS(Laser) 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 반자동으로 정밀한 차선 레벨의 지도를 구축하는 정밀 지도 구축 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 도로에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득하는 영상취득부; 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성하고, 상기 차선을 상기 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선 데이터를 생성하는 제어부; 및 상기 제어부에서 생성한 차선 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 제어부는, 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 복수의 가상 수직선을 일정 간격으로 생성하는 가상선생성부; 및 상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하는 차선생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 가상선생성부는, 상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 가상선생성부는, 도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 각도에서 도로에 대한 최초 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 차선생성부는, 상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 영상취득부는, LiDAR(Light Detection And Ranging) 장비를 통해 LAS 데이터를 취득하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 정밀 지도 구축 방법은, 제어부가 영상취득부를 통해 도로에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득하는 단계; 상기 제어부가 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성하고, 상기 차선을 상기 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 생성한 차선 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 차선 데이터를 생성하는 단계는, 가상선생성부가 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 복수의 가상 수직선을 일정 간격으로 생성하는 단계; 및 차선생성부가 상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 가상선생성부는, 상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 가상선생성부는, 도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 각도에서 도로에 대한 최초 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 차선생성부는, 상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법은, LAS(Laser) 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 반자동으로 정밀한 차선 레벨의 지도를 구축함으로써, 자동화의 한계점을 해결할 수 있고, 보다 정확한 차선 레벨의 지도를 구축할 수 있는 효과가 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법은, LAS 데이터 상에서 가상선을 생성하여 LAS 데이터 상의 차선영역과의 중첩 여부를 판단해 차선을 최종 생성함으로써, LAS 데이터의 차선영역만으로는 차선이 불명확 또는 정확히 추출되지 않는 문제점을 해결할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치를 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.

또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치를 나타낸 블록구성도이고, 도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 이를 참조하여 정밀 지도 구축 장치를 설명하면 다음과 같다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치는, 영상취득부(100), 제어부(200) 및 데이터베이스부(300)를 포함한다.

먼저, 현재 일반적으로 상용되고 있는 내비게이션 구현을 위한 항법 지도와, 자동차의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기능 구현을 위해 도로 기하정보 즉, 곡률과 경사도까지 표현하는 ADAS 지도가 도로 단위로 구축되는 반면, 정밀 지도(HD맵)에서는 차선 단위까지 상세하게 구현하기 위해 차선 레벨의 지도를 구축하여야 하는데, 본 실시예에서는 상기와 같은 정밀 지도에서 차선 레벨의 지도를 구축하는 것에 대해서 설명하도록 한다. 즉, 정밀 지도에서는 중앙선과 경계선 등의 차선과 신호등, 표지판, 노면 마크 등의 도로 시설까지 포함될 수 있다.

영상취득부(100)는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 장비로부터 도로와 도로 주변의 시설물에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득한다.

이때, LiDAR 장비는 MMS(Mobile Mapping System)에 포함될 수 있다. 이때, MMS는 GPS로부터 수신된 위치정보를 이용하여 차량에 장착된 공간지리정보취득 장치인 라이다의 이동 경로 및 위치 정보를 실시간으로 측정하며, MMS 내에 탑재된 INS 및 DMI는 GPS(Global Positioning System)에서 측정된 위치 정보와 통합하여 보다 정확한 라이다의 3차원 위치정보 및 이를 이용한 고정밀 3차원 포인트 데이터(LAS 데이터)를 생성할 수 있다. 한편, 본 실시예에서는 LiDAR 장비를 통해 LAS 데이터를 취득하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정하지는 않는다.

본 실시예에서는, 영상취득부(100)에서 취득된 3차원의 X, Y, Z의 좌표를 갖는 점 군 데이터를 3차원의 LAS 데이터로 칭하며, 도 3에 도시된 바와 같이 도로에 대한 3차원의 LAS 데이터가 취득될 수 있다.

또한, 영상취득부(100)에서 취득된 LAS 데이터는 여러 가지 유형의 LAS 영상 데이터로 변환하여 도로 지문 데이터 구축 시스템을 구축할 수도 있다. 다시 말해, 영상취득부(100)에서 고정밀의 LAS 데이터를 취득한 후에는 데이터 후처리 과정이 수행될 수 있다. 상기 과정이 수행된 후의 데이터는 흑백의 레이저 영상 이미지로 생성될 수 있으며, 상기 영상 이미지는 수백만 개의 포인트 하나하나가 모여 완성되고, 각각의 포인트는 위도와 경도 등 삼차원 절대 좌표를 갖고 있다.

따라서, 제어부(200) 또는 상기 영상취득부(100)에서 취득한 영상을 분석하는 분석수단(미도시)에서는 상기 영상취득부(100)에서 취득한 영상 이미지에서 차선, 표지판, 도로 연석 등의 객체를 추출할 수 있다. 즉, 본 실시예에서, 제어부(200)는 LAS 데이터를 기반으로 하여 가상선을 생성하고 이를 이용해 보다 정밀한 차선 레벨의 지도를 구축할 수 있다.

제어부(200)는 가상선생성부(210) 및 차선생성부(220)를 포함하여, 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 궤적의 시작과 방향을 참고 한 가상선을 이용하여 차선을 생성하고, 상기 생성한 차선을 상기 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 최종 차선 데이터를 생성할 수 있다.

여기서, 가상선생성부(210)는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터를 기초로 하여 가상선을 생성한다.

보다 자세하게, 가상선생성부(210)는 상기 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 최초 가상 수직선을 생성한다. 이때, 가상선생성부(210)는 최초 가상 수직선의 각도를 변화시켜가면서 도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 지점(직각이 되는 지점)을 찾아서 도로에 대한 가상 수직선을 생성할 수 있다.

다시 말해, 가상선생성부(210)는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 복수의 가상 수직선(n, n+1, n+2, …)을 일정 간격으로 생성할 수 있는데, 상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선(n)을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성할 수 있다. 그리고 상술한 바와 같이, 가상선생성부(210)는 도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 각도에서 도로에 대한 최초 가상 수직선을 생성할 수 있다.

차선생성부(220)는 가상선생성부(210)에서 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성할 수 있다.

보다 자세하게, 차선생성부(220)는 가상선생성부(210)에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 영상취득부(100)에서 취득된 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성할 수 있다.

이때, 원주와 LAS 데이터 상에 있는 차선 영역의 중첩부분이 차선으로 확정되기 때문에 도로 내의 차선수 및 차선 위치가 정확히 산출될 수 있다. 즉, 원주는 도로영역에서 일정 간격으로 다수개로 생성하여 LAS 데이터 상의 차선영역과의 중첩 여부를 판단할 수 있다.

본 실시예에서, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, a는 복수의 가상 수직선을 의미하고, b는 원주로 연결된 차선을 의미한다. 또한, c는 가상 수직선의 수평 연장이 만나는 교점(X, Y)을 의미한다. 이때, 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선을 n과 n+1 선이라고 하면, n과 n+1의 수평으로 연장되는 교점 c를 중심으로 산출하고, 이를 중심을 하는 원의 원주인 b를 차선으로 생성할 수 있다.

그리고, 차선생성부(220)는 도 5에 도시된 바와 같이, 상기에서 생성한 차선을 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 최종 차선 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 차선생성부(220)는 (X, Y) 교점과, LAS 데이터와의 매칭을 통한 높이인 Z 값을 산출할 수 있다. 다시 말해, LAS 데이터는 3차원의 점 군 데이터로, 각각의 점은 위도와 경도 등 삼차원 절대 좌표를 갖고 있는 바, 가상선생성부(210)에서 생성한 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하고, 이를 LAS 데이터에 매칭하여, 매칭된 LAS 데이터에 대응되는 높이에 대한 좌표값을 산출할 수 있다.

따라서, 본 실시예에서는 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 도로영역에서 일정 간격으로 다수개 생성하여 LAS 데이터 상의 차선영역과의 중첩 여부를 판단해 자동으로 차선을 최종 생성함으로써, LAS 데이터의 차선영역만으로는 차선이 불명확 또는 정확히 추출되지 않는 문제점을 해결할 수 있다.

데이터베이스부(300)는 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터 및 제어부(200)에서 최종 생성한 차선 데이터를 저장할 수 있다.

또한, 데이터베이스부(300)는 그 외 정밀지도 데이터를 포함할 수 있는데, 정밀지도 데이터는 라이더, 카메라 및 GPS와 기타 센서 등을 통하여 도로 및 주변의 위치 정보를 취득하는 고정밀 지도 구축 차량에 의하여 생성되어진 데이터일 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 정밀 지도 구축 방법을 설명하면 다음과 같다.

도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 제어부(200)가 영상취득부(100)를 통해 LAS 데이터를 취득한다(S10).

이때, 영상취득부(100)는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 장비로부터 도로와 도로 주변의 시설물에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득한다.

본 실시예에서는, 영상취득부(100)에서 취득된 3차원의 X, Y, Z의 좌표를 갖는 점 군 데이터를 3차원의 LAS 데이터로 칭하며, 도 3에 도시된 바와 같이 도로에 대한 3차원의 LAS 데이터가 취득되어질 수 있다.

다음으로, 제어부(200)는 상기 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 복수의 가상 수직선을 일정 간격으로 생성하고(S20), 상기 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성할 수 있다(S30).

즉, 제어부(200)는 가상선생성부(210) 및 차선생성부(220)를 포함하여, 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성할 수 있다.

보다 자세하게, 가상선생성부(210)는 상기 영상취득부(100)에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 최초 가상 수직선을 생성한다. 이때, 가상선생성부(210)는 최초 가상 수직선의 각도를 변화시켜가면서 도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 지점을 찾아서 도로에 대한 가상 수직선을 생성할 수 있다.

다시 말해, 가상선생성부(210)는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 복수의 가상 수직선(n, n+1, n+2, …)을 일정 간격으로 생성할 수 있는데, 상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선(n)을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성할 수 있다.

보다 자세하게, 차선생성부(220)는 가상선생성부(210)에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성할 수 있다.

그리고 제어부(200)는 S30단계에서 생성한 차선을 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 최종 차선 데이터를 생성할 수 있다(S40).

즉, 제어부(200)는 높이값을 포함하는 최종 차선을 생성하고 상기 최종 생성한 차선에 대하여 차선레벨의 데이터를 데이터베이스화하여 데이터베이스부(300)에 저장할 수 있다. 다시 말해, 제어부(200)는 도 5에 도시된 바와 같이, 상기에서 생성한 차선을 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선레벨의 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 차선생성부(220)는 (X, Y) 교점과, LAS 데이터와의 매칭을 통한 높이인 Z 값을 산출할 수 있다. 다시 말해, LAS 데이터는 3차원의 점 군 데이터로, 각각의 점은 위도와 경도 등 삼차원 절대 좌표를 갖고 있는 바, 가상선생성부(210)에서 생성한 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하고, 이를 LAS 데이터에 매칭하여, 매칭된 LAS 데이터에 대응되는 높이에 대한 좌표값을 산출할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀 지도 구축 장치 및 방법은, LAS(Laser) 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 반자동으로 정밀한 차선 레벨의 지도를 구축함으로써, 자동화의 한계점을 해결할 수 있고, 보다 정확한 차선 레벨의 지도를 구축할 수 있는 효과가 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

100 : 영상취득부
200 : 제어부
210 : 가상선생성부
220 : 차선생성부
300 : 데이터베이스부

Claims

도로에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득하는 영상취득부;
상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성하고, 상기 차선을 상기 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선 데이터를 생성하는 제어부; 및
상기 제어부에서 생성한 차선 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 복수의 가상 수직선을 일정 간격으로 생성하는 가상선생성부; 및
상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하는 차선생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 2항에 있어서,
상기 가상선생성부는,
상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 3항에 있어서,
상기 가상선생성부는,
도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 각도에서 도로에 대한 최초 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 2항에 있어서,
상기 차선생성부는,
상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제 1항에 있어서,
상기 영상취득부는,
LiDAR(Light Detection And Ranging) 장비를 통해 LAS 데이터를 취득하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 장치.
제어부가 영상취득부를 통해 도로에 대한 3차원 점 군 데이터인 LAS 데이터를 취득하는 단계;
상기 제어부가 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터와 GPS 주행 궤적에 기초하여 차선을 생성하고, 상기 차선을 상기 LAS 데이터의 종/횡 높이에 매칭하여 X, Y, Z 값을 가진 차선 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 생성한 차선 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 단계;를 포함하는 정밀 지도 구축 방법.
제 7항에 있어서,
상기 차선 데이터를 생성하는 단계는,
가상선생성부가 상기 영상취득부에서 취득한 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로에 복수의 가상 수직선을 일정 간격으로 생성하는 단계; 및
차선생성부가 상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선을 이용하여 차선을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 8항에 있어서,
상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 가상선생성부는,
상기 LAS 데이터를 밑바탕으로 하여 도로면에 최초 가상 수직선을 생성하고, 상기 최초 가상 수직선을 기준으로 하여 GPS 주행 궤적에 따른 차량 진행 방향으로 일정 간격의 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 9항에 있어서,
상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 가상선생성부는,
도로선 사이에 위치한 가상 수직선의 길이가 최소가 되는 각도에서 도로에 대한 최초 가상 수직선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.
제 8항에 있어서,
상기 차선 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 차선생성부는,
상기 가상선생성부에서 생성된 복수의 가상 수직선 중 인접하는 두 가상 수직선의 수평으로 연장되는 교점을 산출하고, 상기 교점을 중심으로 하는 원의 원주를 산출하며, 상기 LAS 데이터의 도로 차선과 상기 두 가상 수직선의 교점에 해당하는 원주를 이어서 차선을 생성하는 것을 특징으로 하는 정밀 지도 구축 방법.