KR20230069670A - 측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 일실시예에 따른 위치 추정 장치는 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집하는 정보 수집부와, 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭하는 정보 처리부와, 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 설정된 목적함수와 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점에서의 위치 갱신값을 추출하는 갱신값 추출부와, 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 이동값과 이전 시점에서의 이동값을 선형적으로 연산하고, 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 회전값과 이전 시점에서의 회전값을 비선형적으로 연산하는 갱신값 연산부 및 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용하고, 적용된 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함한다.

Description

측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION OF MEASURING SENSOR}
본 발명은 측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3차원 지도 작성 시 활용되는 이동형 측정센서의 위치를 추정하는 기술적 사상에 관한 것이다.
공간을 스캔하여 그대로 구현하기 위한 정보에는 두 가지가 있다. 하나는 측정센서의 위치를 기반으로 한 공간의 정보, 다른 하나는 공간을 기반으로 한 측정센서의 위치 정보이다.
이렇게 두 정보가 서로에게 의존적이기 때문에, 공간의 정보와 측정센서의 위치정보를 동시에 구하는 기술을 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이라고 한다.
여기서 추정하는 측정센서의 위치란 3차원 좌표축 상의 이동값(x, y, z)와 회전값으로 나타낼 수 있으며, 여기서 회전값은 다양한 방식으로 표현이 된다.
첫번째로는 오일러(euler) 방식의 회전 표현법이 있다. 이 표현 방법은 3차원 좌표계의 각 축을 기준으로 회전한 값으로 회전값을 표현한다. 회전 순서와 회전 기준을 정하는 방법에 따라 결과가 다르게 나오며, 같은 결과를 나타내는 다양한 조합이 존재한다.
이 방식의 단점은 짐벌락(gimbol lock)이라는 현상이 존재한다는 것이다. 짐벌락이란, 각 좌표계 축을 기반으로 일련의 회전을 적용할 때 도 1a의 도면부호 110과 같은 일반적이 상황과는 달리 도 1b의 도면부호 120와 같이 다른 두 축이 정렬되어 자유도 하나를 잃는 문제를 의미한다.
두번째로는 축 각도(axis angle) 방식이 있다. 상술한 오일러 방식이 각 좌표계의 축을 기준으로 각각 회전을 시켰다면, 축 각도 방식은 회전의 기준이 되는 축을 하나 설정하여 한번만 회전하는 방식이다. 여기서 기준이 되는 축을 단위벡터로 표시하고 그 회전량을 전체 벡터에 곱하여 회전값을 나타낸다.
세번째로는 사원수(quaternion)를 이용한 방식도 있다. 앞선 두 방식이 회전값을 3개의 숫자로 표현했다면 사원수는 4개의 숫자로 표현하는 방식이다. 다만 사원수 방식에는 전체 숫자의 제곱을 더하면 1이 유지되도록 하는 제약조건이 존재 한다.
위치 추정 기술에서는 주로 위치 정보로 이동값과 축 각도 방식으로 표현되는 회전값이 사용된다. 이러한 위치값의 갱신 방법은 하기 수식1과 같이 위치 정보의 구성 요소를 모두 선형적으로 합산하거나, 수식2와 같이 모두 비선형적으로 합산을 하는 방식을 취하고 있다.
[수식1]
Figure pat00001
여기서, Xnew는 위치 갱신값, Xold는 이전 위치 갱신값, ΔX는 위치값의 변화량을 의미한다.
[수식2]
Figure pat00002
여기서, R은 회전값으로 계산한 회전 행렬(rotation matrix), t는 이동값을 의미한다.
그러나, 기존 선형적 연산에 기반하는 위치 추정 기술은 3차원 지도 작성 시 결과물이 불안정하다는 문제가 있으며, 기존 비선형적 연산에 기반하는 위치 추정 기술은 연산량이 많아져서 위치 추정 장치의 연산 부하가 증가한다는 문제가 있다.
일본등록특허 제5480914호, "점군 데이터 처리 장치, 점군 데이터 처리 방법, 및 점군 데이터 처리 프로그램"
본 발명은 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향을 주는 회전값을 비선형적으로 연산함으로써, 안정적으로 갱신된 위치의 회전값으로 3차원 공간 정보의 취득 환경 및 경로에 상관 없이 위치 추정을 강인하게 수렴시킬 수 있는 측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향이 적은 이동값을 선형적으로 연산함으로써, 모든 값을 비선형적으로 연산하여 발생되는 연산량의 증가를 최소화할 수 있는 측정센서의 위치를 추정하는 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 장치는 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집하는 정보 수집부와, 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭하는 정보 처리부와, 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 설정된 목적함수와 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점에서의 위치 갱신값을 추출하는 갱신값 추출부와, 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 이동값과 이전 시점에서의 이동값을 선형적으로 연산하고, 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 회전값과 이전 시점에서의 회전값을 비선형적으로 연산하는 갱신값 연산부 및 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용하고, 적용된 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 측정센서는 카메라, 적외선(IR) 및 라이다(Lidar) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 측정센서의 이동 동선에 위치하는 주변 지형지물에 관한 환경 정보를 생성하고, GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 위치정보를 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 정보 처리부는 수집된 위치 정보에 대한 IMU의 가속도와 각속도 측정값을 적분하여 초기 위치 정보를 산출하고, 산출된 초기 위치 정보와 수집된 환경 정보에 기초하여 3차원 점군 정보를 획득할 수 있다.
일측에 따르면, 목적함수는 매칭된 특징점간 중심점의 법선 벡터의 방향 거리 관련 성분, 매칭된 특징점 간 법선 벡터의 각도 관련 성분 및 이전 시점에 갱신된 경로 관련 성분을 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 갱신값 연산부는 축 각도(axis angle) 방식으로 표현된 이전 시점에서의 회전값과 현재 시점에서의 회전값을 사원수(quaternion) 형태로 변환하고, 변환된 이전 시점에서의 회전값과 변환된 현재 시점에서의 회전값을 합산하며, 합산된 회전값을 축 각도 형식으로 재변환하여 비선형적으로 연산된 회전값을 도출할 수 있다.
일측에 따르면, 위치 추정부는 적용된 목적함수의 수렴 여부를 판단하고, 수렴 여부의 판단 결과에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
일측에 따르면, 위치 추정부는 적용된 목적함수가 수렴하지 않는 것으로 판단되면, 다음 시점에서의 위치 갱신값을 추출하기 위한 갱신값 추출 요청 신호를 갱신값 추출부로 송신할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 정보 수집부에서 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집하는 단계와, 정보 처리부에서 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭하는 단계와, 갱신값 추출부에서 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 설정된 목적함수와 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점에서의 위치 갱신값을 추출하는 단계와, 갱신값 연산부에서 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 이동값과 이전 시점에서의 이동값을 선형적으로 연산하고, 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 회전값과 이전 시점에서의 회전값을 비선형적으로 연산하는 단계 및 위치 추정부에서, 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용하고, 적용된 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 비선형적으로 연산하는 단계는 축 각도(axis angle) 방식으로 표현된 이전 시점에서의 회전값과 현재 시점에서의 회전값을 사원수(quaternion) 형태로 변환하고, 변환된 이전 시점에서의 회전값과 변환된 현재 시점에서의 회전값을 합산하며, 합산된 회전값을 축 각도 형식으로 재변환하여 비선형적으로 연산된 회전값을 도출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 본 발명은 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향을 주는 회전값을 비선형적으로 연산함으로써, 안정적으로 갱신된 위치의 회전값으로 3차원 공간 정보의 취득 환경 및 경로에 상관 없이 위치 추정을 강인하게 수렴시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향이 적은 이동값을 선형적으로 연산함으로써, 모든 값을 비선형적으로 연산하여 발생되는 연산량의 증가를 최소화할 수 있다.
도 1a 내지 도 1b는 오일러 방식으로 표현된 회전값에서 나타나는 짐벌락 현상을 설명하는 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 위치 추정 장치를 설명하는 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 위치 추정 장치에서 3차원 점군 정보로부터 특징점을 매칭하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4a 내지 도 4b는 일실시예에 따른 위치 추정 장치를 이용하여 3차원 지도를 제작하는 예시를 설명하는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 위치 추정 방법을 설명하는 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다.
실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
하기에서 다양한 실시 예들을 설명에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다.
"제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 명세서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다.
어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
또한, '또는' 이라는 용어는 배타적 논리합 'exclusive or' 이기보다는 포함적인 논리합 'inclusive or' 를 의미한다.
즉, 달리 언급되지 않는 한 또는 문맥으로부터 명확하지 않는 한, 'x가 a 또는 b를 이용한다' 라는 표현은 포함적인 자연 순열들(natural inclusive permutations) 중 어느 하나를 의미한다.
상술한 구체적인 실시예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다.
그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 상술한 실시 예들이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 다양한 실시 예들이 내포하는 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 2는 일실시예에 따른 위치 추정 장치를 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 일실시예에 따른 위치 추정 장치(200)는 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향을 주는 회전값을 비선형적으로 연산함으로써, 안정적으로 갱신된 위치의 회전값으로 3차원 공간 정보의 취득 환경 및 경로에 상관 없이 위치 추정을 강인하게 수렴시킬 수 있다.
또한, 위치 추정 장치(200)는 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향이 적은 이동값을 선형적으로 연산함으로써, 모든 값을 비선형적으로 연산하여 발생되는 연산량의 증가를 최소화할 수 있다.
즉, 위치 추정 장치(200)는 위치값에 대한 선형적 연산과 회전값에 대한 비선형적 연산을 통해, 최소한의 연산량으로 측정센서의 위치를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
이를 위해, 위치 추정 장치(200)는 정보 수집부(210), 정보 처리부(220), 갱신값 추출부(230), 갱신값 연산부(240) 및 위치 추정부(250)를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 정보 수집부(210)는 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집할 수 있다.
예를 들면, 측정센서는 기설정된 공간을 이동하면서 3차원 지도 작성을 위해 필요하는 정보를 제공하는 장치를 의미할 수 있다.
또한, 위치정보는 3차원 좌표축으로 표현되는 측정센서의 위치값(x, y, z)과, 축 각도(axis angle) 방식으로 표현되는 측정센서의 회전값(ex, ey, ez)을 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 측정센서는 카메라, 적외선(IR) 및 라이다(Lidar) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 측정센서의 이동 동선에 위치하는 주변 지형지물에 관한 환경 정보를 생성하고, GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 위치정보를 생성할 수 있다.
일실시예에 따른 정보 처리부(220)는 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭할 수 있다.
일측에 따르면, 정보 처리부(220)는 수집된 위치 정보에 대한 IMU의 가속도와 각속도 측정값을 적분하여 측정센서의 초기 위치 정보를 산출하고, 산출된 초기 위치 정보와 수집된 환경 정보에 기초하여 3차원 점군 정보(x, y, z 좌표값)를 획득할 수 있다.
예를 들면, 초기 위치 정보는 기설정된 시간(τ1 내지 τn, 여기서 n은 양의 정수) 중 초기 시점(τ1)에서의 측정센서의 위치 정보를 의미할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 이전 시점들(τ1 내지 τn -1) 중 어느 하나의 시점에서의 측정센서의 위치 정보를 의미할 수도 있다.
또한, 3차원 점군 정보는 산출된 측정센서의 초기 위치를 기준으로 측정센서가 기설정된 공간을 이동하면서 획득한 환경 정보를 3차원 좌표로 표현 것을 의미할 수 있다.
일측에 따르면, 정보 처리부(220)는 3차원 점군 정보를 일정 공간 및 시간을 기준으로 묶어 법선 벡터 및 중심점을 정보로 하는 복수의 특징점을 생성하고, 생성된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭할 수 있다.
일실시예에 따른 정보 처리부(220)에서 특징점을 매칭하는 내용은 이후 실시예 도 3을 통해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
일실시예에 따른 갱신값 추출부(230)는 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 설정된 목적함수와 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값을 추출할 수 있다.
예를 들면, 갱신값 추출부(230)는 매칭된 특징점 중에서 서로 일치하는 특징점(즉, 서로 간의 거리가 '0'인 특징점)을 이용하여 목적함수를 설정할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일측에 따르면, 목적함수는 매칭된 특징점간 중심점의 법선 벡터의 방향 거리 관련 성분, 매칭된 특징점 간 법선 벡터의 각도 관련 성분 및 이전 시점(τold)에 갱신된 경로 관련 성분을 포함할 수 있다.
예를 들면, 이전 시점(τold)은 초기 시점(τ1) 내지 가장 최근에 위치 정보가 갱신된 시점(τn -1) 중 어느 하나의 시점을 의미할 수 있으며, 바람직하게는 이전 시점(τold)은 가장 최근에 위치 정보가 갱신된 시점(τn-1)을 의미할 수 있다.
구체적으로, 갱신값 추출부(230)는 하기 수식3과 같이, 매칭된 특징점 간 중심점의 법선 벡터 방향 거리가 감소하도록 하는 성분, 상응하는 특징점 간 법선 벡터의 각도가 자연스럽도록 하는 성분, 기존에 갱신된 경로를 기반으로 하도록 하는 성분을 갖게 목적함수를 설정 및 최적화 한 이후에 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값을 산출할 수 있다.
[수식3]
Figure pat00003
여기서, Amatch와 bmatch는 중심점 간 거리와 관련한 성분, Asmooth와 bsmooth는 법선 벡터의 각도와 관련한 성분,Ainitial와 binitial는 이전에 갱신된 경로와 관련한 성분을 의미하며, 이 중 bmatch, bsmooth 및 binitial 각각은 오차 성분을 의미한다.
또한, δr(τn)은 τn 시점에서의 측정 센서의 회전값(ex, ey, ez), δt(τn)은 τn 시점에서의 측정 센서의 이동값(x, y, z)을 의미한다.
일실시예에 따르면, 갱신값 연산부(240)는 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값 중 현재 시점(τnew)에서의 이동값(Δx, Δy, Δz; Δt)과 이전 시점(τold)에서의 이동값(told)을 선형적으로 연산하고, 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값 중 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)과 이전 시점에서의 회전값(ex, ey, ez)을 비선형적으로 연산할 수 있다.
일측에 따르면, 갱신값 연산부(240)는 축 각도 방식으로 표현된 이전 시점(τold)에서의 회전값(ex, ey, ez)과 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)을 사원수 형태로 변환하고, 변환된 이전 시점(τold)에서의 회전값(qw, qx, qy, qz)과 변환된 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δqw, Δqx, Δqy, Δqz)을 합산하며, 합산된 회전값(qwnew, qxnew, qynew, qznew ,)을 축 각도 형식으로 재변환하여 비선형적으로 연산된 회전값을 도출할 수 있다.
구체적으로, 갱신값 연산부(240)는 하기 수식4와 같이 현재 시점(τnew)에서의 이동값(Δx, Δy, Δz; Δt)과 이전 시점(τold)에서의 이동값(told)을 선형적으로 합산하여 현재 시점(τnew)에서의 갱신된 이동값(tnew)을 산출할 수 있다.
[수식4]
Figure pat00004
또한, 갱신값 연산부(240)는 하기 수식5와 같이 축 각도 방식으로 표현된 이전 시점(τold)에서의 회전값(ex, ey, ez)과 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)을 사원수 형태로 변환할 수 있다.
[수식5]
Figure pat00005
다시 말해, 갱신값 연산부(240)는 이전 시점(τold)에서의 회전값(ex, ey, ez)과 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)을 수식5에 각각 적용하여, 사원수 형태로 변환된 이전 시점(τold)에서의 회전값(qw, qx, qy, qz)과 사원수 형태로 변환된 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δqw, Δqx, Δqy, Δqz)을 산출할 수 있다.
또한, 갱신값 연산부(240)는 하기 수식6과 같이 변환된 이전 시점(τold)에서의 회전값(qw, qx, qy, qz)과 변환된 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δqw, Δqx, Δqy, Δqz)을 합산할 수 있다.
[수식6]
Figure pat00006
한편, 갱신값 연산부(240)는 수식5에 기초하여 합산된 회전값(qwnew, qxnew, qynew, qznew ,)을 축 각도 형식으로 재변환하여 비선형적으로 연산된 현재 시점(τnew)에서의 갱신된 회전값을 산출할 수 있다.
일실시예에 따른 위치 추정부(250)는 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용하고, 적용된 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
일측에 따르면, 위치 추정부(250)는 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값이 적용된 목적함수의 수렴 여부를 판단하고, 수렴 여부의 판단 결과에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
구체적으로, 위치 추정부(250)는 수식3의 목적함수에서 거리 오차, 법선 벡터의 각도 오차 및 갱신된 경로에 관한 오차에 대응되는 오차 성분(bmatch, bsmooth 및 binitial)이 '0' 또는 기설정된 임계값 이하가 되면, 목적함수가 수렴 되었다고 판단할 수 있다.
일측에 따르면, 위치 추정부(250)는 현재 시점(τnew)에서 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값이 적용된 목적함수가 수렴하지 않는 것으로 판단되면, 다음 시점(τn + 1)에서의 위치 갱신값을 추출하기 위한 갱신값 추출 요청 신호를 갱신값 추출부로 송신할 수 있다.
다시 말해, 위치 추정부(250)는 목적함수가 수렴하지 않으면 갱신값 추출 요청 신호를 갱신값 추출부(230)로 송신하여, 갱신값 추출부(230)를 통해 다음 시점(τn+1)에서의 위치 갱신값을 추출하고, 갱신값 연산부(240)를 다음 시점(τn + 1)에서의 위치 갱신값을 선형적 및 비선형적으로 연산할 수 있으며, 다음 시점(τn + 1)에서 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용하여, 목적함수의 수렴 여부를 재판단할 수 있다.
다시 말해, 위치 추정부(250)는 목적함수가 수렴될 때까지 '위치 갱신값의 추출 과정', '위치 갱신값의 연산 과정' 및 '목적함수의 수렴 여부 판단 과정'을 반복 수행할 수 있다.
일측에 따르면, 위치 추정부(250)는 상술한 반복 과정이 기설정된 횟수에 도달하면 반복 과정을 중단하고, 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 위치 추정 장치에서 3차원 점군 정보로부터 특징점을 매칭하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 일실시예에 따른 위치 추정 장치는 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집할 수 있다.
또한, 위치 추정 장치는 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭할 수 있다.
구체적으로, 위치 추정 장치는 수집된 위치 정보로부터 산출되는 측정 센서의 초기 위치를 기준으로 측정센서가 기설정된 공간을 이동하면서 획득한 환경 정보를 3차원 좌표로 표현하는 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점(도면부호 300의 'X' 및 '◇')을 추출할 수 있다.
여기서, 특징점 'X'은 제1 시간구간에 측정센서를 통해 획득된 환경 정보를 의미하고, 특징점 '◇'는 제2 시간구간에 측정센서를 통해 획득된 환경 정보를 의미할 수 있다.
또한, 위치 추정 장치는 추출된 복수의 특징점 'X' 및 '◇' 중 동일 공간에 대응되는 특징점 'X'와 '◇'를 선으로 연결하여 매칭할 수 있다.
도 4a 내지 도 4b는 일실시예에 따른 위치 추정 장치를 이용하여 3차원 지도를 제작하는 예시를 설명하는 도면이다.
도 4a 내지 도 4b를 참조하면, 도면부호 410은 기존 기술로 제작된 3차원 지도를 도시하고, 도면부호 420은 일실시예에 따른 위치 추정 장치를 통해 제작된 3차원 지도를 도시한다.
구체적으로, 기존 기술은 위치 갱신값 중 이동값과 회전값 모두를 선형적으로 합산함으로써, 이 과정에서 취득 환경 및 경로에 따라 도면부호 410과 같이 3차원 지도의 작성 결과물이 부정확하다는 문제가 발생된다.
반면, 일실시예에 따른 위치 추정 장치는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향을 주는 회전값을 비선형적으로 연산함으로써, 안정적으로 갱신된 위치의 회전값으로 3차원 공간 정보의 취득 환경 및 경로에 상관 없이 위치 추정을 강인하게 수렴시킬 수 있으며, 이를 통해 도면부호 420과 같이 매우 정확도가 높은 3차원 지도를 작성할 수 있다.
또한, 일실시예에 따른 위치 추정 장치는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향이 적은 이동값은 회전값과는 달리 선형적으로 연산함으로써, 연산량의 증가를 최소화할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 위치 추정 방법을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 510 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 정보 수집부에서 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 측정센서의 위치 정보를 수집할 수 있다.
일측에 따르면, 측정센서는 카메라, 적외선(IR) 및 라이다(Lidar) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 측정센서의 이동 동선에 위치하는 주변 지형지물에 관한 환경 정보를 생성하고, GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 위치정보를 생성할 수 있다.
다음으로, 520 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 정보 처리부에서 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭할 수 있다.
일측에 따르면, 520 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 수집된 위치 정보에 대한 IMU의 가속도와 각속도 측정값을 적분하여 측정센서의 초기 위치 정보를 산출하고, 산출된 초기 위치 정보와 수집된 환경 정보에 기초하여 3차원 점군 정보(x, y, z 좌표값)를 획득할 수 있다.
일측에 따르면, 520 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 3차원 점군 정보를 일정 공간 및 시간을 기준으로 묶어 법선 벡터 및 중심점을 정보로 하는 복수의 특징점을 생성하고, 생성된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭할 수 있다.
다음으로, 530 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 갱신값 추출부에서 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정할 수 있다.
일측에 따르면, 목적함수는 매칭된 특징점간 중심점의 법선 벡터의 방향 거리 관련 성분, 매칭된 특징점 간 법선 벡터의 각도 관련 성분 및 이전 시점(τold)에 갱신된 경로 관련 성분을 포함할 수 있다.
다음으로, 540 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 갱신값 추출부에서 설정된 목적함수와 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값을 추출할 수 있다.
일측에 따르면, 530 및 540 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 매칭된 특징점 간 중심점의 법선 벡터 방향 거리가 감소하도록 하는 성분, 상응하는 특징점 간 법선 벡터의 각도가 자연스럽도록 하는 성분, 기존에 갱신된 경로를 기반으로 하도록 하는 성분을 갖게 목적 함수를 설정 및 최적화 한 이후에 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값을 산출할 수 있다.
다음으로, 550 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 갱신값 연산부에서 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값 중 현재 시점(τnew)에서의 이동값(Δx, Δy, Δz; Δt)과 이전 시점(τold)에서의 이동값(told)을 선형적으로 연산하고, 현재 시점(τnew)에서의 위치 갱신값 중 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)과 이전 시점에서의 회전값(ex, ey, ez)을 비선형적으로 연산할 수 있다.
일측에 따르면, 550 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 현재 시점(τnew)에서의 이동값(Δx, Δy, Δz; Δt)과 이전 시점(τold)에서의 이동값(told)을 선형적으로 합산하여 현재 시점(τnew)에서의 갱신된 이동값(tnew)을 산출할 수 있다.
또한, 550 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 축 각도 방식으로 표현된 이전 시점(τold)에서의 회전값(ex, ey, ez)과 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δex, Δey, Δez)을 사원수 형태로 변환하고, 변환된 이전 시점(τold)에서의 회전값(qw, qx, qy, qz)과 변환된 현재 시점(τnew)에서의 회전값(Δqw, Δqx, Δqy, Δqz)을 합산하며, 합산된 회전값(qwnew, qxnew, qynew, qznew ,)을 축 각도 형식으로 재변환하여 비선형적으로 연산된 회전값을 도출할 수 있다.
다음으로, 560 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 위치 추정부에서 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값을 목적함수에 적용할 수 있다.
다음으로, 570 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 위치 추정부에서 적용된 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
일측에 따르면, 570 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값이 적용된 목적함수의 수렴 여부를 판단하고, 수렴 여부의 판단 결과에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
한편, 570 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 현재 시점(τnew)에서 선형적으로 연산된 이동값과 비선형적으로 연산된 회전값이 적용된 목적함수가 수렴하지 않는 것으로 판단되면, 다음 시점(τn + 1)에서의 위치 갱신값을 추출하기 위한 갱신값 추출 요청 신호를 갱신값 추출부로 송신할 수 있다.
다시 말해, 570 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 목적함수가 수렴하지 않으면 540단계 내지 570 단계는 목적함수가 수렴할 때까지 반복해서 수행할 수 있다.
일측에 따르면, 570 단계에서 일실시예에 따른 위치 추정 방법은 상술한 반복 과정이 기설정된 횟수에 도달하면 반복 과정을 중단하고, 목적함수에 기초하여 측정센서의 위치를 추정할 수 있다.
결국, 본 발명을 이용하면, 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향을 주는 회전값을 비선형적으로 연산함으로써, 안정적으로 갱신된 위치의 회전값으로 3차원 공간 정보의 취득 환경 및 경로에 상관 없이 위치 추정을 강인하게 수렴시킬 수 있다.
또한, 본 발명을 이용하면, 목적함수의 최적화를 통해 도출되는 위치 갱신값 중 성능의 강인성에 영향이 적은 이동값을 선형적으로 연산함으로써, 모든 값을 비선형적으로 연산하여 발생되는 연산량의 증가를 최소화할 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 위치 추정 장치 210: 정보 수집부
220: 정보 처리부 230: 갱신값 추출부
240: 갱신값 연산부 250: 위치 추정부

Claims (9)

  1. 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 상기 측정센서의 위치 정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 상기 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 상기 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭하는 정보 처리부;
    상기 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 상기 설정된 목적함수와 상기 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점에서의 위치 갱신값을 추출하는 갱신값 추출부;
    상기 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 이동값과 이전 시점에서의 이동값을 선형적으로 연산하고, 상기 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 회전값과 이전 시점에서의 회전값을 비선형적으로 연산하는 갱신값 연산부 및
    상기 선형적으로 연산된 이동값과 상기 비선형적으로 연산된 회전값을 상기 목적함수에 적용하고, 상기 적용된 목적함수에 기초하여 상기 측정센서의 위치를 추정하는 위치 추정부
    를 포함하는 위치 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정센서는,
    카메라, 적외선(IR) 및 라이다(Lidar) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 상기 측정센서의 이동 동선에 위치하는 주변 지형지물에 관한 상기 환경 정보를 생성하고, GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 중 적어도 하나의 감지 수단을 이용하여 상기 위치정보를 생성하는
    위치 추정 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 정보 처리부는,
    상기 수집된 위치 정보에 대한 상기 IMU의 가속도와 각속도 측정값을 적분하여 초기 위치 정보를 산출하고, 상기 산출된 초기 위치 정보와 상기 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 3차원 점군 정보를 획득하는
    위치 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 목적함수는,
    상기 매칭된 특징점간 중심점의 법선 벡터의 방향 거리 관련 성분, 상기 매칭된 특징점 간 법선 벡터의 각도 관련 성분 및 상기 이전 시점에 갱신된 경로 관련 성분을 포함하는
    위치 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 갱신값 연산부는,
    축 각도(axis angle) 방식으로 표현된 상기 이전 시점에서의 회전값과 상기 현재 시점에서의 회전값을 사원수(quaternion) 형태로 변환하고, 상기 변환된 이전 시점에서의 회전값과 상기 변환된 현재 시점에서의 회전값을 합산하며, 상기 합산된 회전값을 상기 축 각도 형식으로 재변환하여 상기 비선형적으로 연산된 회전값을 도출하는
    위치 추정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 적용된 목적함수의 수렴 여부를 판단하고, 상기 수렴 여부의 판단 결과에 기초하여 상기 측정센서의 위치를 추정하는
    위치 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 적용된 목적함수가 수렴하지 않는 것으로 판단되면, 다음 시점에서의 위치 갱신값을 추출하기 위한 갱신값 추출 요청 신호를 상기 갱신값 추출부로 송신하는
    위치 추정 장치.
  8. 정보 수집부에서, 기설정된 공간을 이동하는 측정센서로부터 기설정된 시간 동안 환경 정보 및 상기 측정센서의 위치 정보를 수집하는 단계;
    정보 처리부에서, 상기 수집된 환경 정보로부터 3차원 점군 정보를 획득하고, 상기 획득한 3차원 점군 정보로부터 복수의 특징점을 추출하며, 상기 추출된 복수의 특징점 중 대응되는 특징점을 서로 매칭하는 단계;
    갱신값 추출부에서, 상기 매칭된 특징점에 기초하여 목적함수를 설정하고, 상기 설정된 목적함수와 상기 수집된 위치 정보에 기초하여 현재 시점에서의 위치 갱신값을 추출하는 단계;
    갱신값 연산부에서, 상기 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 이동값과 이전 시점에서의 이동값을 선형적으로 연산하고, 상기 현재 시점에서의 위치 갱신값 중 현재 시점에서의 회전값과 이전 시점에서의 회전값을 비선형적으로 연산하는 단계 및
    위치 추정부에서, 상기 선형적으로 연산된 이동값과 상기 비선형적으로 연산된 회전값을 상기 목적함수에 적용하고, 상기 적용된 목적함수에 기초하여 상기 측정센서의 위치를 추정하는 단계
    를 포함하는 위치 추정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 비선형적으로 연산하는 단계는,
    축 각도(axis angle) 방식으로 표현된 상기 이전 시점에서의 회전값과 상기 현재 시점에서의 회전값을 사원수(quaternion) 형태로 변환하고, 상기 변환된 이전 시점에서의 회전값과 상기 변환된 현재 시점에서의 회전값을 합산하며, 상기 합산된 회전값을 상기 축 각도 형식으로 재변환하여 상기 비선형적으로 연산된 회전값을 도출하는
    위치 추정 방법.
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