KR20200070595A - 매크로 모션과 마이크로 모션을 인식하기 위한 모션 인식 장치 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
매크로 모션과 마이크로 모션을 인식하기 위한 모션 인식 장치 및 그 방법이 개시된다. 모션 인식 방법은 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 처리하여 상기 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출하는 단계; 상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계; 상기 반사 신호에서 상기 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 단계; 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출하는 단계; 및 상기 마이크로 모션 정보를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 레이더 장치를 이용하여 타겟의 모션을 인식하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
레이더 장치를 이용하여 사람의 모션을 인식하는 기술들이 개발되고 있다.
종래의 레이더 장치를 이용한 모션 인식 기술 중 마이크로-도플러 기법은 사람이 움직이는 경우, 사람에 포함된 다양한 컴포넌트(팔, 다리, 몸통, 머리 등)에서 발생하는 시선-속도에 해당하는 도플러 값이 다르게 변화하는 특징을 이용하여 모션을 인식하는 기술이다. 이때, 마이크로-도플러 기법은 CW 레이더를 이용하여 시간에 따른 다양한 도플러 변화량을 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 사람의 모션을 추정하였다. 그러나, CW 레이더는 거리 측정이 불가능하며 다중 타겟에 대한 정보를 탐지할 수 없다는 한계가 있다.
또한, 마이크로-도플러 기법은 도플러 정보만을 가지고 모션을 인식하므로, 휴먼의 각 컴포넌트 별로 움직임이 어떻게 변화되는지 알 수 없고, 초 단위 이상의 시간 동안 모니터링이 필요하므로, 실시간으로 모션을 인식할 수 없다는 단점도 있었다.
종래의 레이더 장치를 이용한 모션 인식 기술 중 FMCW (Frequency Modulate Continuous Wave) 기반의 동적 2D 거리-도플러 맵 방법은 넓은 주파수 대역폭을 이용하여 고분해능의 타겟의 거리 정보 및 고분해능의 도플러 성분도 추출하고, 추출한 거리 정보 및 도플러 성분을 이용하여 고해상도 2D 거리-도플러 맵을 생성함으로써, 서로 다른 거리와 속도 셀로 분리된 다중 타겟을 인식할 수 있다. 그러나, FMCW 기반의 동적 2D 거리-도플러 맵 방법은 선형 고속 첩-열 (Chirp-train) 생성 위해, 신호소스, PLL (Phase Locked Loop)와 같은 추가적인 디바이스가 필요하다는 단점이 있다. 또한, FMCW 기반의 동적 2D 거리-도플러 맵 방법은 초광대역 대역폭을 필요로 하므로, 신호처리 계산량이 매우 증가한다는 문제점도 있었다.
종래의 레이더 장치를 이용한 모션 인식 기술 중 두 개의 CW 파형을 전송하고, 수신 신호의 위상 차이를 이용하여 거리를 구하는 투톤 레이더 방법은 손 또는 심박이나 호흡과 같이 정밀한 거리 측정이 요구되는 응용분야에 활용되고 있으나, 몸통의 움직임, 팔의 움직임, 다리의 움직임과 같은 매크로 움직임을 인식할 수 없다는 한계가 있었다.
즉, 종래의 레이더 장치를 이용한 모션 인식 기술은 사람의 전체적인 모션인 매크로 모션을 인식할 수 있는 마이크로-도플러 기법, 또는 FMCW 기반의 동적 2D 거리-도플러 맵 방법과 사람의 정밀 모션인 마이크로 모션을 인식할 수 있는 투톤 레이더 방법이 구분되어 있으므로, 매크로 모션과 마이크로 모션을 모두 인식하기 위해서는 복수의 하드웨어를 포함해야 한다는 문제가 있었다.
따라서, 하나의 하드웨어로 매크로 모션과 마이크로 모션을 모두 인식할 수 있는 방법이 요청되고 있다.
본 발명은 타겟의 움직임에 따른 반사 신호에서 먼저 매크로 모션을 인식하고, 매크로 모션에 대응하는 성분을 제거한 반사 신호를 이용하여 마이크로 모션을 인식함으로써, 매크로 모션이 비하여 움직임이 적어 매크로 모션보다 인식이 어려운 마이크로 모션까지 인식할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법은 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 처리하여 상기 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출하는 단계; 상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계; 상기 반사 신호에서 상기 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 단계; 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출하는 단계; 및 상기 마이크로 모션 정보를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 상기 매크로 모션은, 상기 마이크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 큰 모션이며, 상기 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 이상의 도플러 성분에 대응되고, 상기 마이크로 모션은, 상기 매크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 적은 모션이며, 상기 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 미만의 도플러 성분에 대응될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 타겟 정보를 추출하는 단계는, 상기 반사 신호에서 상기 매크로 모션에 따른 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 상기 타겟의 각도 변화, 및 상기 임계값 이상의 도플러 성분 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계는, 상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하는 단계; 상기 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 매크로 특징 벡터와 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 도플러 성분을 제거하는 단계는, 상기 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거하고, 상기 반사 신호에 상기 임계값 미만의 도플러 성분을 유지시킬 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 도플러 성분을 제거하는 단계는, 상기 반사 신호에서 상기 타겟 정보에 포함된 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 마이크로 모션 정보를 추출하는 단계는, 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분을 기초로 상기 마이크로 모션에 따른 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화 중 적어도 하나를 포함하는 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계는, 상기 마이크로 모션 정보에 따라 상기 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성하는 단계; 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하는 단계; 상기 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 마이크로 특징 벡터와 상기 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치는 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 처리하여 상기 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출하는 타겟 정보 추출부; 상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 매크로 모션 인식부; 상기 반사 신호에서 상기 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 매크로 모션 도플러 성분 제거부; 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출하는 마이크로 모션 정보 추출부; 및 상기 마이크로 모션 정보를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 마이크로 모션 인식부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치의 매크로 모션 인식부는, 상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성하고, 상기 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하며, 상기 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 상기 매크로 특징 벡터와 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치의 매크로 모션 도플러 성분 제거부는, 상기 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거하고, 상기 반사 신호에 상기 임계값 미만의 도플러 성분을 유지시킬 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치의 매크로 모션 도플러 성분 제거부는, 상기 반사 신호에서 상기 타겟 정보에 포함된 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치의 마이크로 모션 인식부는, 상기 마이크로 모션 정보에 따라 상기 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성하고, 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하며, 상기 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 상기 마이크로 특징 벡터와 상기 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 타겟의 움직임에 따른 반사 신호에서 먼저 매크로 모션을 인식하고, 매크로 모션에 대응하는 성분을 제거한 반사 신호를 이용하여 마이크로 모션을 인식함으로써, 매크로 모션이 비하여 움직임이 적어 매크로 모션보다 인식이 어려운 마이크로 모션까지 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따라 생성한 매크로 모션의 마이크로 도플러 영상 과 마이크로 모션의 마이크로 도플러 영상의 일례다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 궤적 추적 과정의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 반사 신호에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 과정의 일례이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 매크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 마이크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따라 생성한 매크로 모션의 마이크로 도플러 영상 과 마이크로 모션의 마이크로 도플러 영상의 일례다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 궤적 추적 과정의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 반사 신호에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 과정의 일례이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 매크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 마이크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법은 모션 인식 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 장치를 나타내는 도면이다.
모션 인식 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이 타겟 정보 추출부(110), 매크로 모션 인식부(120), 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130), 마이크로 모션 정보 추출부(140), 및 마이크로 모션 인식부(150)를 포함할 수 있다. 이때, 타겟 정보 추출부(110), 매크로 모션 인식부(120), 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130), 마이크로 모션 정보 추출부(140), 및 마이크로 모션 인식부(150)는 서로 다른 프로세스, 또는 하나의 프로세스에 수행되는 프로그램에 포함된 각각의 모듈일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 매크로 모션은 마이크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 큰 모션이며, 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 이상의 도플러 성분에 대응되는 모션일 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마이크로 모션은 매크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 적은 모션이며, 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 미만의 도플러 성분에 대응되는 모션일 수 있다.
예를 들어, 타겟이 사람의 몸통인 경우, 매크로 모션 인식부(120)가 인식하는 타겟의 매크로 모션은 사람의 몸통의 움직임 정보이고, 마이크로 모션 인식부(150)가 인식하는 타겟의 마이크로 모션은 심장박동과 호흡에 의한 움직임 정보와 같이 매크로 모션이 비하여 미세한 움직임으로 나타나는 모션일 수 있다.
또한, 타겟이 사람의 팔인 경우, 매크로 모션 인식부(120)가 인식하는 타겟의 매크로 모션은 사람의 팔의 움직임 정보이고, 마이크로 모션 인식부(150)가 인식하는 타겟의 마이크로 모션은 사람의 팔 또는 손 떨림 또는 작은 움직임 정보일 수 있다.
그리고, 타겟이 움직임이 정지된 사람인 경우, 매크로 모션 인식부(120)가 인식하는 타겟의 매크로 모션은 호흡에 의한 움직임 정보이고, 마이크로 모션 인식부(150)가 인식하는 타겟의 마이크로 모션은 심박 혹은 맥박, 혈관의 움직임 등과 같이 매크로 모션에 비하여 상대적으로 작은 움직임으로 나타나는 움직임 정보일 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 매크로 모션과 마이크로 모션은 상대적인 모션이므로, 타겟에 따라 매크로 모션과 마이크로 모션 중 하나로 인식되는 움직임 정보도 존재할 수 있다. 예를 들어, 사람이 이동하는 경우, 사람의 이동에 따른 움직임보다 사람의 호흡에 의한 움직임이 적으므로, 모션 인식 장치(100)는 사람의 이동에 따른 움직임을 매크로 모션으로 판단하고, 사람의 호흡에 의한 움직임을 마이크로 모션으로 판단할 수 있다. 반면, 사람이 움직이지 않고 가만히 있는 경우, 사람의 심장 박동에 따른 움직임보다 사람의 호흡에 의한 움직임이 크므로, 모션 인식 장치(100)는 사람의 호흡에 의한 움직임을 매크로 모션으로 판단하고, 사람의 심장 박동에 따른 움직임을 마이크로 모션으로 판단할 수 있다.
즉, 사람과 같은 타겟의 움직임에는 매크로 모션과 마이크로 모션이 혼합되어 있으므로, 모션 인식 장치(100)는 타겟의 움직임에서 매크로 모션과 마이크로 모션을 구분하고, 마이크로 모션에 대응하는 신호를 추출함으로써, 매크로 모션이 비하여 움직임이 적은 마이크로 모션까지 인식할 수 있다.
타겟 정보 추출부(110)는 레이더 장치(101)로부터 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 이때, 레이더 장치(101)는 타겟의 방향으로 레이더 신호를 송출하고, 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 이때, 레이더 장치(101)는 송신 안테나가 서로 다른 주파수의 레이더 신호들을 전송하고, 복수의 수신 안테나들을 이용하여 반사 신호들을 각각 수신할 수 있다.
그리고, 타겟 정보 추출부(110)는 수신한 반사 신호를 처리하여 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 타겟 정보 추출부(110)는 반사 신호를 FFT (Fast Fourier Transform), MTI (Moving Target Indication), 필터 중 적어도 하나에 적용하여 신호 크기가 일정 이상이 되는 값들을 타겟 정보로 추출할 수 있다.
이때, 타겟 정보 추출부(110)는 반사 신호에서 매크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치(101) 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 타겟의 각도 변화, 및 임계값 이상의 도플러 성분 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 정보를 추출할 수 있다. 또한, 레이더 장치(101)가 가로 및 세로 방향으로 다중으로 배치된 수신 안테나를 포함하는 경우, 타겟 정보 추출부(110)는 타겟의 각도 변화를 대신하여 타겟의 X 좌표와 Y 좌표를 포함하는 타겟 정보를 추출할 수도 있다.
예를 들어, 타겟 정보 추출부(110)는 레이더 장치(101)의 수신 안테나들이 각각 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들을 선택하고, 서로 다른 수신 안테나들이 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들의 주파수 스펙트럼에서 각각 추출한 도플러 주파수들을 조합하여 타겟의 속도를 추정할 수 있다. 또한, 타겟 정보 추출부(110)는 동일한 수신 안테나에서 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들 간의 위상 차이에 따라 수신 안테나들 각각에 대응하는 거리를 계산하고, 수신 안테나들 각각에 대응하는 거리들을 조합하여 타겟의 거리를 추정할 수 있다. 그리고, 타겟 정보 추출부(110)는 서로 다른 수신 안테나에서 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들 중에서 동일한 주파수의 반사 신호에 대응하는 산란점들 간의 위상 차이에 따라 반사 신호의 주파수별 각도를 계산하고, 반사 신호의 주파수별 각도들을 조합하여 타겟의 각도를 추정할 수도 있다.
그리고, 타겟 정보 추출부(110)가 추출하는 타겟 정보는 마이크로 모션에 비하여 반사율이 큰 매크로 모션에 대응하는 움직임 정보일 수 있다.
매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보 추출부(110)가 추출한 타겟 정보에 따라 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다. 이때, 매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보에 따라 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성하고, 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성할 수 있다. 다음으로, 매크로 모션 인식부(120)는 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 매크로 특징 벡터와 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다.
매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 레이더 장치(101)로부터 수신한 반사 신호에서 매크로 모션 인식부(120)가 인식한 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수 있다. 이때, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 레이더 장치(101)로부터 수신한 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거함으로써, 반사 신호에 임계값 미만의 도플러 성분만을 유지시킬 수 있다. 또한, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 반사 신호에서 타겟 정보에 포함된 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 및 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수도 있다.
마이크로 모션 정보 추출부(140)는 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
이때, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분을 기초로 마이크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 및 타겟의 각도 변화 중 적어도 하나를 포함하는 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 레이더 장치(101)의 수신 안테나들이 각각 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들을 선택하고, 서로 다른 수신 안테나들이 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들의 주파수 스펙트럼에서 각각 추출한 도플러 주파수들을 조합하여 타겟의 속도를 정밀 추정할 수 있다. 또한, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 동일한 수신 안테나에서 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들 간의 위상 차이에 따라 수신 안테나들 각각에 대응하는 거리를 계산하고, 수신 안테나들 각각에 대응하는 거리들을 조합하여 타겟의 거리를 정밀 추정할 수 있다. 그리고, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 서로 다른 수신 안테나에서 수신한 반사 신호들에 대응하는 산란점들 중에서 동일한 주파수의 반사 신호에 대응하는 산란점들 간의 위상 차이에 따라 반사 신호의 주파수별 각도를 계산하고, 반사 신호의 주파수별 각도들을 조합하여 타겟의 각도를 정밀 추정할 수도 있다.
마이크로 모션 인식부(150)는 마이크로 모션 정보 추출부(140)가 추출한 마이크로 모션 정보를 기초로 타겟의 마이크로 모션을 인식할 수 있다. 이때, 마이크로 모션 인식부(150)는 마이크로 모션 정보에 따라 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성하고, 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성할 수 있다. 다음으로, 마이크로 모션 인식부(150)는 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 마이크로 특징 벡터와 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 타겟의 마이크로 모션을 인식할 수 있다.
모션 인식 장치(100)는 타겟의 움직임에 따른 반사 신호에서 먼저 매크로 모션을 인식하고, 매크로 모션에 대응하는 성분을 제거한 반사 신호를 이용하여 마이크로 모션을 인식함으로써, 매크로 모션이 비하여 움직임이 적어 매크로 모션보다 인식이 어려운 마이크로 모션까지 인식할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 과정을 나타내는 도면이다.
단계(210)에서 타겟 정보 추출부(110)는 레이더 장치(101)로부터 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 이때, 타겟 정보 추출부(110)는 반사 신호에서 매크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치(101) 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 타겟의 각도 변화, 및 임계값 이상의 도플러 성분 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 정보를 추출할 수 있다. 이때, 타겟 정보 추출부(110)가 추출하는 타겟 정보는 마이크로 모션에 비하여 반사율이 큰 매크로 모션에 대응하는 움직임 정보일 수 있다.
단계(220)에서 매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보 추출부(110)가 추출한 타겟 정보에 따라 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다.
구체적으로 단계(220)의 세부 단계인 단계(221)에서 매크로 모션 인식부(120)는 프레임별로 동일한 컴포넌트에 해당하는 움직임 궤적을 추적하여, 각 프레임 시간에 따른 각 컴포넌트의 움직임 궤적 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보 중 오른팔로 추정되는 정보들만 프레임별로 그루핑하여 오른팔의 움직임 궤적 정보를 추출할 수 있다. 또한, 매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보 중 몸통으로 추정되는 정보들만 프레임별로 그루핑하여 몸통의 움직임 궤적 정보를 추출할 수 있다.
단계(222)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(221)에서 추출한 움직임 궤적 정보를 이용하여 매크로 모션별 특징 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 모션 인식 장치(100)가 콘솔 게임기에 포함되어 사람의 손이 대각선으로 움직이는 것을 인식해야 하는 경우, 매크로 모션 인식부(120)는 사람의 손의 궤적 정보를 이용하여 사람의 손이 얼마나 빠른 속도로 신속하게 움직였는지에 대한 특징 벡터를 추출할 수 있다. 즉, 모션 인식 장치(100)가 적용된 응용 분야에 따라 매크로 모션 인식부(120)가 단계(222)에서 추출하는 특징 벡터의 타입이 결정될 수 있다.
단계(223)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(221)에서 추출한 움직임 궤적 정보를 이용하여 매크로 모션별로 프레임 마다 도플러 스펙트럼을 생성할 수 있다. 그리고, 매크로 모션 인식부(120)는 프레임 각각에 대응하여 생성한 도플러 스펙트럼을 누적하여 마이크로 도플러 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 매크로 모션 인식부(120)는 오른팔로 추정된 거리-각도 또는 거리-X좌표-Y좌표의 도플러 스펙트럼들을 누적하여 마이크로-도플러 영상을 생성할 수 있다.
단계(224)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(223)에서 매크로-모션별로 생성된 마이크로-도플러 영상을 기반으로 매크로 모션 별 마이크로 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다. 이때, 매크로 모션 인식부(120)는 기존의 카메라 영상 기반 특징 벡터 생성 방법을 이용하여 매크로 모션 별 마이크로 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(230)에서 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 레이더 장치(101)로부터 수신한 반사 신호에서 단계(221), 단계(222), 및 단계(224)를 통해 인식된 매크로 모션별 움직임 궤적 정보에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수 있다. 이때, 레이더 장치(101)는 FMCW 레이더, 또는 투톤 레이더일 수 있다. 또한, 레이더 장치(101)가 FMCW 레이더인 경우, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 반사 신호에서 타겟 정보에 포함된 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 및 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 신호를 제거할 수도 있다.
매크로 모션에 대응하는 주파수 대역과 마이크로 모션에 대응하는 주파수 대역이 일치하는 경우에는 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 구분하여 제거하기 어려울 수도 있으나, 실제로는 모든 프레임에서 매크로 모션과 마이크로 모션이 항상 겹치는 상황은 발생하지 않는다.
따라서, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 일정 기간 측정한 움직임 혹은 스펙트럼 구성을 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거함으로써, 반사 신호에서 매크로 모션에 대응하는 성분과 마이크로 모션에 대응하는 성분을 구분할 수 있다. 예를 들어, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 스펙트럼 구성에서 1개의 높은 피크(peak)가 나타나거나 2개 이상의 인접 피크(peak)가 나타나는지 여부를 모니터링하고, 모니터링된 성분을 제거할 수 있다.
단계(240)에서 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 단계(230)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
단계(241)에서 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 단계(230)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분을 기초로 마이크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 및 타겟의 각도 변화 중 적어도 하나를 포함하는 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 단계(221), 단계(222), 및 단계(224)를 통해 인식된 매크로 모션에 해당하는 몸통의 궤적 정보를 추출한 경우, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 몸통의 궤적 정보에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에서 심장 박동 정보를 마이크로-모션 정보로 추출할 수 있다.
단계(242)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(242)에서 추출한 움직임 궤적 정보를 이용하여 마이크로 모션별 특징 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(242)에서 추출한 심장 박동 정보에 대응하는 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(243)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(241)에서 추출한 움직임 궤적 정보를 이용하여 마이크로 모션별로 프레임 마다 도플러 스펙트럼을 생성할 수 있다. 그리고, 마이크로 모션 인식부(150)는 프레임 각각에 대응하여 생성한 도플러 스펙트럼을 누적하여 마이크로 도플러 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 마이크로 모션 인식부(150)는 오른팔로 추정된 거리-각도 또는 거리-X좌표-Y좌표의 도플러 스펙트럼들을 누적하여 마이크로-도플러 영상을 생성할 수 있다.
단계(244)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(243)에서 마이크로-모션별로 생성된 마이크로-도플러 영상을 기반으로 마이크로 모션 별 마이크로 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다. 이때, 마이크로 모션 인식부(150)는 기존의 카메라 영상 기반 특징 벡터 생성 방법을 이용하여 마이크로 모션 별 마이크로 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(250)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(222)에서 생성한 매크로 모션별 특징 벡터와 단계(224)에서 생성한 매크로 모션별 마이크로 도플러 특징 벡터를 이용하여 매크로 모션을 인식할 수 있다. 또한, 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(242)에서 생성한 마이크로 모션별 특징 벡터와 단계(244)에서 생성한 마이크로 모션별 마이크로 도플러 특징 벡터를 이용하여 마이크로 모션을 인식할 수 있다.
예를 들어, 매크로 모션 인식부(120)가 심박의 정보를 마이크로 모션으로 인식하는 경우, 마이크로 모션 인식부(150)는 심박의 주파수와 신호 모양이 레퍼런스 정보와 얼마나 일치한지 여부를 마이크로-모션으로 인식할 수 있다.
또한, 매크로 모션 인식부(120) 및 마이크로 모션 인식부(150)는 각각 딥러닝을 이용하여 매크로-모션 및 마이크로-모션을 인식할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따라 생성한 매크로 모션의 마이크로 도플러 영상 과 마이크로 모션의 마이크로 도플러 영상의 일례다.
매크로 모션 인식부(120)는 움직임 궤적 정보를 이용하여 매크로 모션별로 프레임 마다 도플러 스펙트럼을 생성하고, 프레임 각각에 대응하여 생성한 도플러 스펙트럼을 누적하여 도 3에 도시된 바와 같은 매크로-모션의 마이크로 도플러 영상(310)을 생성할 수 있다.
또한, 마이크로 모션 인식부(120)는 마이크로 모션별로 프레임 마다 도플러 스펙트럼을 생성하고, 프레임 각각에 대응하여 생성한 도플러 스펙트럼을 누적하여 도 3에 도시된 바와 같은 마이크로-모션의 마이크로 도플러 영상(320)을 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 궤적 추적 과정의 일례이다.
매크로 모션 인식부(120)는 도 4에 도시된 바와 같이 프레임 1 내지 프레임 N 각각에서 동일한 컴포넌트의 위치를 추적하고, 인접한 프레임 간의 컴포넌트의 위치 변화에 따라 컴포넌트의 속도, 및 크기를 추정할 수 있다.
그리고, 매크로 모션 인식부(120)는 인접한 프레임 각각에 포함된 컴포넌트의 위치를 연결하여 컴포넌트의 움직임 궤적 정보를 추출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 반사 신호에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 과정의 일례이다.
레이더 장치(101)에서 타겟 정보 추출부(110)에 전송된 반사 신호(510)는 도 5에 도시된 바와 같이 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분과 마이크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 모두 포함할 수 있다. 이때, 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 마이크로 모션에 대응하는 도플러 성분보다 크므로, 타겟 정보 추출부(110)가 반사 신호(510)에서 추출하는 타겟 정보는 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분에 따라 결정될 수 있다.
반면, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)에 의하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호(520)는 도 5에 도시된 바와 같이 가장 큰 도플러 성분이 마이크로 모션에 대응하는 도플러 성분일 수 있다. 따라서, 마이크로 모션 정보 추출부(140)가 반사 신호(520)에서 추출하는 마이크로 모션 정보는 마이크로 모션에 대응하는 도플러 성분에 따라 결정될 수 있다.
즉, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 반사 신호(510)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거함으로써, 마이크로 모션 정보 추출부(140)가 마이크로 모션 정보를 추출 가능하도록 할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(610)에서 타겟 정보 추출부(110)는 레이더 장치(101)로부터 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 그리고, 타겟 정보 추출부(110)는 수신한 반사 신호를 처리하여 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출할 수 있다. 이때, 타겟 정보 추출부(110)는 반사 신호에서 매크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치(101) 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 타겟의 각도 변화, 및 임계값 이상의 도플러 성분 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 정보를 추출할 수 있다. 또한, 타겟 정보 추출부(110)가 추출하는 타겟 정보는 마이크로 모션에 비하여 반사율이 큰 매크로 모션에 대응하는 움직임 정보일 수 있다.
단계(620)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(610)에서 추출한 타겟 정보에 따라 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다.
단계(630)에서 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 레이더 장치(101)로부터 수신한 반사 신호에서 단계(620)에서 인식한 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거할 수 있다. 이때, 매크로 모션 도플러 성분 제거부(130)는 레이더 장치(101)로부터 수신한 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거함으로써, 반사 신호에 임계값 미만의 도플러 성분만을 유지시킬 수 있다.
단계(640)에서 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 단계(630)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다. 이때, 마이크로 모션 정보 추출부(140)는 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분을 기초로 마이크로 모션에 따른 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 타겟의 속도 변화, 및 타겟의 각도 변화 중 적어도 하나를 포함하는 마이크로 모션 정보를 추출할 수 있다.
단계(650)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(640)에서 추출한 마이크로 모션 정보를 기초로 타겟의 마이크로 모션을 인식할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 매크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다. 이때, 도 7의 단계(710) 내지 단계(740)는 도 6의 단계(620)에 포함될 수 있다.
단계(710)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(610)에서 추출한 타겟 정보에 따라 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(720)에서 매크로 모션 인식부(120)는 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성할 수 있다.
단계(730)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(720)에서 생성한 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(740)에서 매크로 모션 인식부(120)는 단계(710)에서 생성한 매크로 특징 벡터와 단계(730)에서 생성한 도플러 특징 벡터를 이용하여 타겟의 매크로 모션을 인식할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 모션 인식 방법의 마이크로 모션 인식 과정을 도시한 플로우차트이다. 이때, 도 8의 단계(810) 내지 단계(840)는 도 6의 단계(650)에 포함될 수 있다.
단계(810)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(640)에서 추출한 마이크로 모션 정보에 따라 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(820)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(630)에서 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성할 수 있다.
단계(830)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(820)에서 생성한 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성할 수 있다.
단계(840)에서 마이크로 모션 인식부(150)는 단계(810)에서 생성한 마이크로 특징 벡터와 단계(830)에서 생성한 도플러 특징 벡터를 이용하여 타겟의 마이크로 모션을 인식할 수 있다.
본 발명은 타겟의 움직임에 따른 반사 신호에서 먼저 매크로 모션을 인식하고, 매크로 모션에 대응하는 성분을 제거한 반사 신호를 이용하여 마이크로 모션을 인식함으로써, 매크로 모션이 비하여 움직임이 적어 매크로 모션보다 인식이 어려운 마이크로 모션까지 인식할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
101: 레이더 장치
110: 타겟 정보 추출부
120: 매크로 모션 인식부
130: 매크로 모션 도플러 성분 제거부
140: 마이크로 모션 정보 추출부
150: 마이크로 모션 인식부
110: 타겟 정보 추출부
120: 매크로 모션 인식부
130: 매크로 모션 도플러 성분 제거부
140: 마이크로 모션 정보 추출부
150: 마이크로 모션 인식부
Claims (13)
- 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 처리하여 상기 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출하는 단계;
상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계;
상기 반사 신호에서 상기 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 단계;
상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출하는 단계; 및
상기 마이크로 모션 정보를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계
를 포함하는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 매크로 모션은,
상기 마이크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 큰 모션이며, 상기 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 이상의 도플러 성분에 대응되고,
상기 마이크로 모션은,
상기 매크로 모션에 비하여 움직이는 범위, 움직임의 크기, 중 적어도 하나가 적은 모션이며, 상기 반사 신호에 포함된 도플러 성분들 중 임계값 미만의 도플러 성분에 대응되는 모션 인식 방법. - 제2항에 있어서,
상기 타겟 정보를 추출하는 단계는,
상기 반사 신호에서 상기 매크로 모션에 따른 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 상기 타겟의 각도 변화, 및 상기 임계값 이상의 도플러 성분 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 정보를 추출하는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계는,
상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성하는 단계;
상기 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하는 단계;
상기 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 매크로 특징 벡터와 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 단계
를 포함하는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 도플러 성분을 제거하는 단계는,
상기 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거하고, 상기 반사 신호에 상기 임계값 미만의 도플러 성분을 유지시키는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 도플러 성분을 제거하는 단계는,
상기 반사 신호에서 상기 타겟 정보에 포함된 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 마이크로 모션 정보를 추출하는 단계는,
상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분을 기초로 상기 마이크로 모션에 따른 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화 중 적어도 하나를 포함하는 마이크로 모션 정보를 추출하는 모션 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계는,
상기 마이크로 모션 정보에 따라 상기 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성하는 단계;
매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하는 단계;
상기 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 마이크로 특징 벡터와 상기 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 단계
를 포함하는 모션 인식 방법. - 레이더 신호가 타겟에 반사된 반사 신호를 처리하여 상기 타겟에 대한 레이더 탐지 결과를 나타내는 타겟 정보를 추출하는 타겟 정보 추출부;
상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 추적하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 매크로 모션 인식부;
상기 반사 신호에서 상기 타겟의 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 매크로 모션 도플러 성분 제거부;
상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션 정보를 추출하는 마이크로 모션 정보 추출부; 및
상기 마이크로 모션 정보를 기초로 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 마이크로 모션 인식부
를 포함하는 모션 인식 장치. - 제9항에 있어서,
상기 매크로 모션 인식부는,
상기 타겟 정보에 따라 상기 타겟의 움직임 궤적을 나타내는 매크로 특징 벡터를 생성하고, 상기 타겟 정보에 포함된 임계값 이상의 도플러 성분들을 누적하여 매크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하며, 상기 도플러 영상을 기초로 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 상기 매크로 특징 벡터와 상기 매크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 매크로 모션을 인식하는 모션 인식 장치. - 제9항에 있어서,
상기 매크로 모션 도플러 성분 제거부는,
상기 반사 신호에서 임계값 이상의 도플러 성분을 제거하고, 상기 반사 신호에 상기 임계값 미만의 도플러 성분을 유지시키는 모션 인식 장치. - 제9항에 있어서,
상기 매크로 모션 도플러 성분 제거부는,
상기 반사 신호에서 상기 타겟 정보에 포함된 상기 타겟과 레이더 장치 간의 거리 변화, 상기 타겟의 속도 변화, 및 상기 타겟의 각도 변화에 대응하는 도플러 성분을 제거하는 모션 인식 장치. - 제9항에 있어서,
상기 마이크로 모션 인식부는,
상기 마이크로 모션 정보에 따라 상기 타겟의 마이크로 모션을 나타내는 마이크로 특징 벡터를 생성하고, 매크로 모션에 대응하는 도플러 성분이 제거된 반사 신호에 포함된 임계값 미만의 도플러 성분들을 누적하여 마이크로 모션에 대응하는 도플러 영상을 생성하며, 상기 도플러 영상을 기초로 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 생성하고, 상기 마이크로 특징 벡터와 상기 마이크로 모션에 대응하는 도플러 특징 벡터를 이용하여 상기 타겟의 마이크로 모션을 인식하는 모션 인식 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020180157884A KR102145833B1 (ko) | 2018-12-10 | 2018-12-10 | 매크로 모션과 마이크로 모션을 인식하기 위한 모션 인식 장치 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020180157884A KR102145833B1 (ko) | 2018-12-10 | 2018-12-10 | 매크로 모션과 마이크로 모션을 인식하기 위한 모션 인식 장치 및 그 방법 |
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|---|---|
| KR20200070595A true KR20200070595A (ko) | 2020-06-18 |
| KR102145833B1 KR102145833B1 (ko) | 2020-08-19 |
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| KR (1) | KR102145833B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113109798A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-07-13 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| EP4047391A1 (en) * | 2021-02-18 | 2022-08-24 | Infineon Technologies AG | Radar-based target tracker |
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| KR20170132192A (ko) * | 2015-04-30 | 2017-12-01 | 구글 엘엘씨 | 제스처 추적 및 인식을 위한 rf―기반 마이크로―모션 추적 |
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2018
- 2018-12-10 KR KR1020180157884A patent/KR102145833B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
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| CN116106857A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于稀疏时间-频率-调频率表示的微动形式辨识方法 |
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| Publication number | Publication date |
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| KR102145833B1 (ko) | 2020-08-19 |
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