KR20220028750A - 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 - Google Patents

이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 Download PDF

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KR20220028750A KR1020200110171A KR20200110171A KR20220028750A KR 20220028750 A KR20220028750 A KR 20220028750A KR 1020200110171 A KR1020200110171 A KR 1020200110171A KR 20200110171 A KR20200110171 A KR 20200110171A KR 20220028750 A KR20220028750 A KR 20220028750A
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Abstract

이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법에 있어서, (a) 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n - 상기 n은 1 이상의 정수임 - 기준 지면 모델이 생성된 상태에서, 상기 이동체에 설치된 상기 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들과 상기 제1 기준 지면 모델을 참조하여 상기 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득하고, 상기 이동체 자세값을 참조하여 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성하며, 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 참조하여 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 단계 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 상기 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 상기 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 단계를 포함하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다.

Description

이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치{METHOD AND COMPUTING DEVICE FOR CLASSIFYING SENSING POINTS OF MULTI-LAYER LIDAR SENSOR INSTALLED ON MOVING BODY}
본 발명은 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치에 관한 것이다.
라이다(LiDAR: Light Detection And Ranging)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 레이저 빔의 시간을 측정하여 거리정보를 획득하는 기술로, 자율주행자동차, 지구환경 관측, 대기분석, 및 무인기기 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
최근에는 3D 리버스 엔지니어링, 자율주행 및 무인자동차를 위한 레이저 스캐너 및 3D 영상 카메라의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다.
특히, 자율주행 자동차에서는 다양한 안전 서비스 지원을 위한 주변 관측을 위하여, 하나의 레이어만 가지고 오브젝트를 측정하는 실내 로봇 등과는 달리, 도로의 경사, 구배 등을 감안해서 강건하게 측정하기 위하여 멀티 레이어 형태로 구성되어 있다.
이러한 라이다 센서에 의해 센싱되는 센싱 포인트는 지면 및 오브젝트에 대한 정보를 모두 포함하고 있으므로, 지면과 오브젝트를 분리하여 인식하는 과정이 필요하다.
이와 관련하여, 종래에는 센싱된 객체의 기울기 및 센싱 포인트의 밀집도를 이용하여 지면과 오브젝트를 분리하여 인식하고 있다.
도 1을 참조하면, 이동체에 피칭(pitching) 및 롤링(rolling) 현상 등이 발생하지 않을 경우 평평한 지면을 나타내는 센싱 포인트들(101)은 동심원 형태를 이루므로 어느 한 쪽에 센싱 포인트들이 밀집되지 않는다. 하지만, 이동체에 피칭 및 롤링 현상 등이 발생할 경우의 센싱 포인트들(102, 103)은 특정 영역에 밀집되는 현상이 발생하게 된다. 이때, 종래 기술과 같이 단순히 센싱 데이터의 밀집도를 이용하여 지면 및 오브젝트를 구분하게 될 경우, 지면으로 인식되어야 하는 센싱 포인트가 오브젝트로 잘못 인식될 수 있다.
따라서, 상기 문제점들을 해결하기 위한 개선 방안이 요구되는 실정이다.
KR 10-2019-0127624 A
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 이동체의 자세값을 참조하여 지면 모델을 업데이트함으로써, 센싱 포인트들을 오브젝트 및 지면으로 정확하게 분류하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 각각의 센싱 포인트 그룹들마다 지면으로 분류된 센싱 포인트와 오브젝트로 분류된 센싱 포인트의 비율을 참조하여 각각의 센싱 포인트 그룹들을 오브젝트 및 지면으로 신속하게 분류하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법에 있어서, (a) 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n - 상기 n은 1 이상의 정수임 - 기준 지면 모델이 생성된 상태에서, 상기 이동체에 설치된 상기 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들과 상기 제1 기준 지면 모델을 참조하여 상기 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득하고, 상기 이동체 자세값을 참조하여 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성하며, 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 참조하여 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 단계; 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 상기 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 상기 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 단계;를 포함하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (b) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제2 특정 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 생성하고, 상기 직선 성분들 각각에서, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 이상인 제1 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 지면들 내지 상기 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 오브젝트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 이동체의 이동 방향과 평행하며 상기 이동체를 지나는 종축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 상기 종축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 피칭 센싱 교점, 상기 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height), 상기 멀티 레이어 라이다 센서가 상기 지면에 프로젝션된 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 피칭 각도를 획득하고, (ii) 상기 종축과 수직하며 상기 이동체를 지나는 횡축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 상기 횡축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 롤링 센싱 교점, 상기 설치 헤이트(height), 상기 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 롤링 각도를 획득하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 상기 피칭 각도 및 상기 롤링 각도를 적용하여 회전 변환함으로써 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 제1 위치들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델 각각을 비교하여, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을, (i) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 제1 수정 지면 모델의 중심점을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 오브젝트 포인트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 (ii) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 중심점을 향해 상기 소정의 임계 거리 미만 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 지면 포인트들 내지 상기 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 중심점으로부터 제k 레이어 센싱 포인트들 - 상기 k는 2이상이며 n이하의 정수임 - 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, (i) 제k-1 수정 지면 모델과 상기 제k 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제k 거리값들과 (ii) 상기 제k-1 수정 지면 모델과 제k 수정 지면 모델 사이의 거리인 제k 기준값들을 각각 비교함으로써, 상기 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 이상인 제k 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 상기 제k 거리값들 및 상기 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 미만인 제k 레이어 오브젝트 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
일례로서, 상기 제k 마진값들은 상기 제k 기준값들에 소정의 비율을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, (1) 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n - 상기 n은 1 이상의 정수임 - 기준 지면 모델이 생성된 상태에서, 상기 이동체에 설치된 상기 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들과 상기 제1 기준 지면 모델을 참조하여 상기 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득하고, 상기 이동체 자세값을 참조하여 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성하며, 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 참조하여 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 프로세스 및 (2) 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 상기 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 상기 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 프로세스를 수행하는 상기 인스트럭션들을 실행하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (2) 프로세스에서, 상기 제2 특정 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 생성하고, 상기 직선 성분들 각각에서, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 이상인 제1 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 지면들 내지 상기 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 오브젝트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, (i) 상기 이동체의 이동 방향과 평행하며 상기 이동체를 지나는 종축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 상기 종축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 피칭 센싱 교점, 상기 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height), 상기 멀티 레이어 라이다 센서가 상기 지면에 프로젝션된 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 피칭 각도를 획득하고, (ii) 상기 종축과 수직하며 상기 이동체를 지나는 횡축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 상기 횡축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 롤링 센싱 교점, 상기 설치 헤이트(height), 상기 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 롤링 각도를 획득하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 상기 피칭 각도 및 상기 롤링 각도를 적용하여 회전 변환함으로써 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 제1 위치들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델 각각을 비교하여, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을, (i) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 제1 수정 지면 모델의 중심점을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 오브젝트 포인트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 (ii) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 중심점을 향해 상기 소정의 임계 거리 미만 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 지면 포인트들 내지 상기 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (1) 프로세스에서, 상기 중심점으로부터 제k 레이어 센싱 포인트들 - 상기 k는 2이상이며 n이하의 정수임 - 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, (i) 제k-1 수정 지면 모델과 상기 제k 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제k 거리값들과 (ii) 상기 제k-1 수정 지면 모델과 제k 수정 지면 모델 사이의 거리인 제k 기준값들을 각각 비교함으로써, 상기 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 이상인 제k 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 상기 제k 거리값들 및 상기 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 미만인 제k 레이어 오브젝트 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
일례로서, 상기 제k 마진값들은 상기 제k 기준값들에 소정의 비율을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치가 개시된다.
본 발명은 이동체의 자세값을 참조하여 지면 모델을 업데이트함으로써, 센싱 포인트들을 오브젝트 및 지면으로 정확하게 분류하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 각각의 센싱 포인트 그룹들마다 지면으로 분류된 센싱 포인트와 오브젝트로 분류된 센싱 포인트의 비율을 참조하여 각각의 센싱 포인트 그룹들을 오브젝트 및 지면으로 신속하게 분류하는 효과가 있다.
본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 "통상의 기술자")에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 피칭 및 롤링 현상이 발생하지 않은 경우에 센싱되는 지면에 대한 센싱 포인트들(101)과 피칭 및 롤링 현상이 발생한 경우에 센싱되는 지면에 대한 센싱 포인트들(102, 103)을 개략적으로 도시한 것이며,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치를 개략적으로 도시한 것이며,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치가 이동체 또는 라이다 센서의 피칭 각도 및 롤링 각도를 획득하는 방법을 개략적으로 도시한 것이며,
도 4a, 도 4b 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치가 멀티 레이어 센싱 포인트들을 오브젝트 포인트 및 지면 포인트로 분류하는 방법을 개략적으로 도시한 것이며,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치가 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 각각의 포인트 그룹들을 지면 및 오브젝트로 분류하는 방법을 개략적으로 도시한 것이며,
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치가 오브젝트로 분류된 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 지면 및 오브젝트로 분류하는 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.
또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, "포함하다"라는 단어 및 그것의 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.
더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치를 개략적으로 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)는 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하기 위한 인스트럭션들을 저장하는 메모리(210)와 메모리(210)에 저장된 인스트럭션들에 대응하여 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 동작을 수행하는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(200)는 PC(Personal Computer), 모바일 컴퓨터, PDA/EDA, 휴대 전화, 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등을 포함할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(200)는 이에 한정되지 않으며, 유무선 통신 기능을 가진 휴대용 게임기, 디지털 카메라, 개인 내비게이션 등의 모든 디바이스를 포함할 수 있다.
구체적으로, 컴퓨팅 장치(200)는 전형적으로 컴퓨팅 장치(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.
그러나, 컴퓨팅 장치가 본 발명을 실시하기 위한 미디엄, 프로세서 및 메모리가 통합된 형태인 integrated 프로세서를 포함하는 경우를 배제하는 것은 아니다.
이와 같이 구성된 컴퓨팅 장치(200)에 의해 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 과정에 대해 아래에서 설명하겠다.
먼저, 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n 기준 지면 모델이 생성될 수 있다. 이때, n은 1 이상의 정수에 해당한다.
일례로, n개의 레이어로 이루어지는 빔이 기준 지면에 조사됨으로써, 라이다 센서가 설치된 위치로부터 점점 멀어지는 순서대로 제1 기준 지면 모델, 제2 기준 지면 모델, ..., 제n 기준 지면 모델이 생성될 수 있다.
여기서, 기준 지면이란, 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 이동체 또는 라이다 센서에 피칭 및 롤링 현상 등이 발생하지 않은 경우에 센싱의 대상이 되는 평평한 지면을 의미할 수 있다.
또한, 기준 위치는, 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔이 기준 지면에 조사되는 위치를 나타낼 수 있다.
이러한 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n 기준 지면 모델은 도 1의 도면부호 101에서와 같이 동심원 형태를 이룰 수 있다.
한편, 이동체는 자율주행차량을 의미할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 운전자 보조 시스템이 적용된 차량, 자율주행 로봇, 드론, 오토바이, 선박 등을 의미할 수 있다. 선박의 경우에는, 센싱 포인트들을 지면과 오브젝트로 분류하지 않고, 수면과 오브젝트로 분류할 수 있을 것이다.
그리고, 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 레이어 센싱 포인트들과 제1 기준 지면 모델을 참조하여 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득할 수 있다.
참고로, 멀티 레이어 라이다 센서가 설치된 이동체는 반드시 이동 중인 물체만을 의미하는 것은 아니며, 특정 위치에 고정된 물체를 의미할 수 있다. 이렇듯 특정 위치에 고정된 물체에 멀티 레이어 라이다 센서가 설치된 상태에서, 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 상태가 변경됨으로 인해 기준 위치로부터의 피칭 및 롤링이 발생하는 경우에도, 컴퓨팅 장치(200)가, 이동체 자세값을 획득할 수 있다.
도 3을 참조하여 설명하면, 컴퓨팅 장치(200)는 이동체의 이동 방향(305)과 평행하며 이동체를 지나는 종축과 제1 기준 지면 모델(301)의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 종축과 제1 레이어 센싱 포인트들(302)의 교점인 피칭 센싱 교점, 지면으로부터 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height)를 참조하여 이동체 자세값으로서 이동체의 피칭 각도를 획득할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(200)는 종축과 수직하며 이동체를 지나는 횡축과 제1 기준 지면 모델(301)의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 횡축과 제1 레이어 센싱 포인트들(302)의 교점인 롤링 센싱 교점, 지면으로부터 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트를 참조하여 이동체 자세값으로서 이동체의 롤링 각도를 획득할 수 있다.
이와는 달리, 컴퓨팅 장치(200)는 이동체의 이동 방향(305)과 평행하며 이동체를 지나는 종축에 대응되는 일정 영역(303) 중 적어도 일부와 제1 기준 지면 모델(301)의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 종축에 대응되는 일정 영역(303) 중 적어도 일부와 제1 레이어 센싱 포인트들(302)의 교점인 피칭 센싱 교점, 지면으로부터 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height)를 참조하여 이동체 자세값으로서 이동체의 피칭 각도를 획득할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(200)는 종축과 수직하며 이동체를 지나는 횡축에 대응되는 일정 영역(304) 중 적어도 일부와 제1 기준 지면 모델(301)의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 횡축에 대응되는 일정 영역(304) 중 적어도 일부와 제1 레이어 센싱 포인트들(302)의 교점인 롤링 센싱 교점, 지면으로부터 멀티 라이다 센서의 설치 헤이트(height)를 참조하여 이동체 자세값으로서 이동체의 롤링 각도를 획득할 수 있다.
참고로, 이동체 자세값은, 이동체에 발생한 피칭 현상 및 롤링 현상 중 적어도 일부로 인해 그 값이 결정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일례로, 이동체에 피칭 현상 또는 롤링 현상이 발생하지 않더라도, 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서가 처음부터 각도 오차가 발생되도록 잘못 설치되거나, 이동체에 가해지는 충격이 멀티 레이어 라이다 센서에 전달되어 라이다 센서의 설치 위치가 변동됨으로써 이동체 자세값이 결정될 수 있다.
그리고, 컴퓨팅 장치(200)가, 이동체 자세값을 참조하여 제1 기준 지면 모델 내지 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 기준 지면 모델 내지 제n 기준 지면 모델에 대해 이동체 자세값으로서 결정된 피칭 각도 및 롤링 각도를 적용하여 회전 변환함으로써 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성할 수 있다.
그리고, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 참조하여 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류할 수 있다.
컴퓨팅 장치(200)가, 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 분류하는 구체적인 과정에 대해서는 도 4 내지 도 5를 참조하여 설명하겠다.
먼저, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 레이어 센싱 포인트들의 제1 위치들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델 각각을 비교하여, 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여, 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델로부터 제1 수정 지면 모델의 중심점(420)을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하는 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들로 분류하며, 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델로부터 중심점(420)을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하지 않는 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들을 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 지면 포인트들로 분류할 수 있다.
이때, 소정의 임계 거리는 각각의 레이어마다 동일하게 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 각각의 레이어마다 서로 다른 임계 거리가 설정될 수 있다.
도 4a를 참조하면, 제1 레이어에 대응되는 제1 수정 지면 모델(401)의 선상에 걸쳐 있는 초록색 작은 동그라미들이 각각 제1 레이어 센싱 포인트들을 나타낸다고 할 때, 제1 레이어 센싱 포인트들은 현재 제1 수정 지면 모델(401)의 선상에 걸쳐 있을 뿐, 제1 수정 지면 모델(401)의 중심점(420)을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하지 않으므로, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 레이어 센싱 포인트들을 제1 레이어 지면 포인트들로 분류할 수 있다.
한편, 도 4b를 참조하면, 도 4a에서와 달리 오브젝트(412)가 존재하는 상황에서, 제1 레이어 센싱 포인트들 중 오브젝트(412)를 센싱한 일부 제1 레이어 센싱 포인트들은 제1 수정 지면 모델(401)로부터 중심점(420)을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치함을 나타내고 있다. 이와 같은 경우, 컴퓨팅 장치(200)는, 상기 일부 제1 레이어 센싱 포인트들을 제1 레이어 오브젝트 포인트들로 분류할 수 있다. 물론, 제1 레이어 센싱 포인트들 중 상기 일부 제1 레이어 센싱 포인트들을 제외한 나머지 제1 레이어 센싱 포인트들은 제1 수정 지면 모델(401)의 선상에 걸쳐 위치하고 있으므로, 컴퓨팅 장치(200)는 나머지 제1 레이어 센싱 포인트들을 제1 레이어 지면 포인트들로 분류할 수 있다.
이와 마찬가지의 방법으로, 제2 레이어 센싱 포인트들의 제2 위치들과 제2 수정 지면 모델(402)을 비교하여 제2 레이어 센싱 포인트들 각각을 제2 레이어 오브젝트 포인트들 및 제2 레이어 지면 포인트들로 분류하고, 제3 레이어 센싱 포인트들의 제3 위치들과 제3 수정 지면 모델(403)을 비교하여 제3 레이어 센싱 포인트들 각각을 제3 레이어 오브젝트 포인트들 및 제3 레이어 지면 포인트들로 분류하는 동작을 수행함으로써, 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 제n 수정 지면 모델을 비교하여 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류할 수 있다.
비록 도 4a는 제1 수정 지면 모델 내지 제3 수정 지면 모델만을 도시하고 있지만, 이는 이해의 편의를 돕기 위한 것일 뿐, 3개의 수정 지면 모델만이 존재함을 의미하는 것은 아니다.
한편, 도 4a 및 도 4b에서는, 각각의 센싱 포인트들이 각각의 수정 지면 모델들로부터 임계 거리 이상 내부에 위치하는지 여부를 기준으로 오브젝트 포인트 및 지면 포인트로 분류하였으나, 이와는 달리, 각각의 센싱 포인트들이 각각의 수정 지면 모델들로부터 임계 거리 비율 이상 내부에 위치하는지 여부를 기준으로 오브젝트 포인트 및 지면 포인트로 분류할 수도 있다.
즉, 컴퓨팅 장치(200)가, 컴퓨팅 장치가, 중심점으로부터 제k 레이어 센싱 포인트들 - k는 2이상이며 n이하의 정수임 - 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, (i) 제k-1 수정 지면 모델과 제k 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제k 거리값들과 (ii) 제k-1 수정 지면 모델과 제k 수정 지면 모델 사이의 거리인 제k 기준값들을 각각 비교함으로써, 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 제k 기준값들 이상인 제k 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 제k 기준값들 미만인 제k 레이어 오브젝트 포인트들로 분류할 수 있다. 여기서, k는 2이상이며 n이하의 정수이며, 제k 마진값들은 제k 기준값들에 소정의 비율을 곱하여 산출될 수 있다.
일례로, 도 5를 참조하면, 중심점으로부터 제2 레이어 센싱 포인트들 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, 제1 수정 지면 모델과 제2 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제2 거리값들(502)과, 제1 수정 지면 모델과 제2 수정 지면 모델 사이의 거리인 제2 기준값들(501)을 각각 비교함으로써, 제2 거리값들 및 제2 마진값들의 합이 제2 기준값들 이상인 제2 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 제2 거리값들 및 제2 마진값들의 합이 제2 기준값들 미만인 제2 레이어 오브젝트 포인트들로 분류할 수 있다.
이와 마찬가지로, 나머지 레이어의 센싱 포인트들에 대해서도 지면 포인트들 및 오브젝트 포인트들로 분류할 수 있다.
참고로, 제1 레이어부터 제n 레이어까지 순차적으로 분류할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
그리고, 컴퓨팅 장치(200)가, 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류할 수 있다.
도 6을 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)가, 제k 레이어 센싱 포인트들에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여, 제k 레이어 포인트 그룹들로서 총 4개의 포인트 그룹들(610, 620-1, 620-2, 620-3)을 생성하고, 제k 레이어 포인트 그룹들(610, 620-1, 620-2, 620-3) 각각에서, 각각의 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값, 가령 50%이상인 제1 특정 포인트 그룹들(610)을 제k 레이어 지면들로 분류하고, 각각의 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들(620-1, 620-2, 620-3)을 제k 레이어 오브젝트들로 분류할 수 있다.
이에 더해, 컴퓨팅 장치(200)가, 제2 특정 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 생성하고, 직선 성분들 각각에서, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 이상인 제1 특정 직선 성분들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류할 수 있다.
도 7a를 참조하면, 상기에서 설명한 과정을 통해 1차적으로 오브젝트들로 분류된 제2 특정 포인트 그룹들, 가령 제k 레이어 오브젝트들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들(710-1, 710-2, 710-3, 720)을 생성하고, 직선 성분들(710-1, 710-2, 710-3, 720) 각각에서 각각의 제k 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값, 가령 50% 이상인 제1 특정 직선 성분들(720)을 제k 레이어 지면들로 분류하고, 각각의 제k 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들(710-1, 710-2, 710-3)을 제k 레이어 오브젝트들로 분류할 수 있다.
이처럼, 제k 레이어 지면들 및 제k 레이어 오브젝트들로 분류된 결과에 대해 도 7b가 도시하고 있다.
도 7b에서 제일 왼쪽에 위치하는 5개의 포인트들은, 도 6을 통해 설명했듯, 1차적으로 제k 레이어 포인트 그룹들 중에서 제k 레이어 지면들로 분류된 포인트들에 해당한다. 또한, 나머지 포인트들은, 도 7a를 통해 설명했듯, 1차적으로 오브젝트로 분류된 제2 특정 포인트 그룹들, 가령 제k 레이어 오브젝트들 각각에서 제k 레이어 지면들 및 제k 레이어 오브젝트들로 분류된 포인트들에 해당한다.
종래에는 라이다 센서의 설치 각도 또는 이동체의 자세값을 고려하지 않았기 때문에 피칭 현상 또는 롤링 현상이 발생할 경우 지면을 오브젝트로 잘못 판단하는 문제점이 있었으나, 본 발명에 따르면, 피칭 현상 또는 롤링 현상이 발생하더라도 지면과 오브젝트를 정확하게 판단할 수 있게 된다. 따라서, 강건한 지면 필터링 로직을 구현할 수 있게 된다.
또한, 종래에는 밀집도에 기반하여 오브젝트 및 지면을 구분하였으므로 레이어별 각도가 작은 경우에는 밀집도에 대한 기준을 다르게 잡아야 하는 단점이 있었으나, 본 발명에 따르면, 각각의 레이어별로 설치 각도 등의 제원이 있기 때문에 해당 제원만 반영하면 라이다 센서의 종류에 무관하게 같은 로직으로 지면 필터링을 구현할 수 있게 된다.
또한, 이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (14)

  1. 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 방법에 있어서,
    (a) 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n - 상기 n은 1 이상의 정수임 - 기준 지면 모델이 생성된 상태에서, 상기 이동체에 설치된 상기 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들과 상기 제1 기준 지면 모델을 참조하여 상기 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득하고, 상기 이동체 자세값을 참조하여 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성하며, 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 참조하여 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 단계; 및
    (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 상기 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 상기 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 단계;
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서,
    상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제2 특정 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 생성하고, 상기 직선 성분들 각각에서, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 이상인 제1 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 지면들 내지 상기 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 오브젝트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 이동체의 이동 방향과 평행하며 상기 이동체를 지나는 종축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 상기 종축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 피칭 센싱 교점, 상기 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height), 상기 멀티 레이어 라이다 센서가 상기 지면에 프로젝션된 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 피칭 각도를 획득하고, (ii) 상기 종축과 수직하며 상기 이동체를 지나는 횡축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 상기 횡축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 롤링 센싱 교점, 상기 설치 헤이트(height), 상기 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 롤링 각도를 획득하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 상기 피칭 각도 및 상기 롤링 각도를 적용하여 회전 변환함으로써 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 제1 위치들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델 각각을 비교하여, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을, (i) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 제1 수정 지면 모델의 중심점을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 오브젝트 포인트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 (ii) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 중심점을 향해 상기 소정의 임계 거리 미만 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 지면 포인트들 내지 상기 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 컴퓨팅 장치가, 상기 중심점으로부터 제k 레이어 센싱 포인트들 - 상기 k는 2이상이며 n이하의 정수임 - 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, (i) 제k-1 수정 지면 모델과 상기 제k 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제k 거리값들과 (ii) 상기 제k-1 수정 지면 모델과 제k 수정 지면 모델 사이의 거리인 제k 기준값들을 각각 비교함으로써, 상기 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 이상인 제k 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 상기 제k 거리값들 및 상기 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 미만인 제k 레이어 오브젝트 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제k 마진값들은 상기 제k 기준값들에 소정의 비율을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서의 센싱 포인트들을 분류하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
    상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는, (1) 이동체에 설치된 멀티 레이어 라이다 센서로부터의 빔(beam)이 기준 지면에 조사되는 기준 위치를 나타내는 제1 기준 지면 모델 내지 제n - 상기 n은 1 이상의 정수임 - 기준 지면 모델이 생성된 상태에서, 상기 이동체에 설치된 상기 멀티 레이어 라이다 센서로부터 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들이 획득되면, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들과 상기 제1 기준 지면 모델을 참조하여 상기 이동체의 자세값인 이동체 자세값을 획득하고, 상기 이동체 자세값을 참조하여 상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 업데이트하여 제1 수정 지면 모델 내지 제n 수정 지면 모델을 생성하며, 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 참조하여 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을 제1 레이어 오브젝트 포인트들 및 제1 레이어 지면 포인트들 내지 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 프로세스 및 (2) 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각에 대하여 연속된 센싱 포인트들을 그룹핑하여 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 제n 레이어 포인트 그룹들을 생성하며, 상기 제1 레이어 포인트 그룹들 내지 상기 제n 레이어 포인트 그룹들 각각에서, 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제1 임계값 이상인 제1 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 지면들 내지 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 그룹 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 그룹 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제1 임계값 미만인 제2 특정 포인트 그룹들을 제1 레이어 오브젝트들 내지 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 프로세스를 수행하는 상기 인스트럭션들을 실행하는 컴퓨팅 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 (2) 프로세스에서,
    상기 제2 특정 포인트 그룹들 각각에서, 연속하는 센싱 포인트들이 이루는 직선 성분들을 생성하고, 상기 직선 성분들 각각에서, 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 기설정된 제2 임계값 이상인 제1 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 지면들 내지 상기 제n 레이어 지면들로 분류하고, 상기 제1 선분 지면 포인트 비율들 내지 상기 제n 선분 지면 포인트 비율들이 각각 상기 제2 임계값 미만인 제2 특정 직선 성분들을 상기 제1 레이어 오브젝트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 (1) 프로세스에서,
    (i) 상기 이동체의 이동 방향과 평행하며 상기 이동체를 지나는 종축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 피칭(pitching) 기준 교점, 상기 종축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 피칭 센싱 교점, 상기 멀티 레이어 라이다 센서의 설치 헤이트(height), 상기 멀티 레이어 라이다 센서가 상기 지면에 프로젝션된 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 피칭 각도를 획득하고, (ii) 상기 종축과 수직하며 상기 이동체를 지나는 횡축과 상기 제1 기준 지면 모델의 교점인 롤링(rolling) 기준 교점, 상기 횡축과 상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 교점인 롤링 센싱 교점, 상기 설치 헤이트(height), 상기 프로젝션 위치를 참조하여 상기 이동체 자세값으로서 상기 이동체의 롤링 각도를 획득하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 (1) 프로세스에서,
    상기 제1 기준 지면 모델 내지 상기 제n 기준 지면 모델을 상기 피칭 각도 및 상기 롤링 각도를 적용하여 회전 변환함으로써 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 (1) 프로세스에서,
    상기 제1 레이어 센싱 포인트들의 제1 위치들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들의 제n 위치들과 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델 각각을 비교하여, 상기 제1 레이어 센싱 포인트들 내지 상기 제n 레이어 센싱 포인트들 각각을, (i) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 제1 수정 지면 모델의 중심점을 향해 소정의 임계 거리 이상 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 오브젝트 포인트들 내지 상기 제n 레이어 오브젝트 포인트들 및 (ii) 상기 제1 수정 지면 모델 내지 상기 제n 수정 지면 모델로부터 상기 중심점을 향해 상기 소정의 임계 거리 미만 내부에 위치하는 상기 제1 레이어 지면 포인트들 내지 상기 제n 레이어 지면 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 (1) 프로세스에서,
    상기 중심점으로부터 제k 레이어 센싱 포인트들 - 상기 k는 2이상이며 n이하의 정수임 - 각각을 향하여 연장되는 가상의 직선들 상에서, (i) 제k-1 수정 지면 모델과 상기 제k 레이어 센싱 포인트들 사이의 거리인 제k 거리값들과 (ii) 상기 제k-1 수정 지면 모델과 제k 수정 지면 모델 사이의 거리인 제k 기준값들을 각각 비교함으로써, 상기 제k 거리값들 및 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 이상인 제k 레이어 지면 포인트들로 분류하며, 상기 제k 거리값들 및 상기 제k 마진값들의 합이 상기 제k 기준값들 미만인 제k 레이어 오브젝트 포인트들로 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제k 마진값들은 상기 제k 기준값들에 소정의 비율을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101404655B1 (ko) * 2014-04-18 2014-06-09 국방과학연구소 레이저 레이더의 3차원 원시 데이터의 고유값 비율을 이용한 송전선 추출 방법
KR20180038154A (ko) * 2016-10-06 2018-04-16 충북대학교 산학협력단 라이다 센서를 이용한 차량의 자세 추정 방법
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