KR20230160434A - 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법 - Google Patents

건설장비 주변 감시 레이더 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 특수한 조건 하에서 접근하는 물체를 지면과 구분하여 인식하고, 기계 학습을 토대로, 접근하는 물체와 지면 및 건설장비의 일부를 구분하여 인식하는 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 건설장비 주변 감시 레이더는 RF 송신 및 RF 수신을 토대로 건설장비 주변의 장애물을 감지하는 레이더, 건설장비의 기울기를 감지하는 기울기 센서, 건설장비의 선회각을 감지하는 선회각 센서, 및 레이더, 기울기 센서, 및 선회각 센서의 출력 정보를 토대로 근접 장애물과 지면을 구분하는 인공지능 프로세서로 이루어진다.

Description

건설장비 주변 감시 레이더 및 방법{Surveillance radar and method around construction equipment}
본 발명은 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는, 건설 정비 주변을 레이더를 이용하여 장애물을 감시하는 것이다. 즉, 본 발명은 도로 및 장애물을 구분하여 운전자에게 경보를 전달할 수 있는 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법에 관한 것이다.
지난 수십 년간 건설장비의 안전에 대해서 많은 노력이 진행되어 왔으나 실질적인 성과는 미비하였다.
이러한 이유는 기본적으로 건설장비에 적용할 수 있는 안전 솔루션이 많지 않다는 점이다. 자동차의 후방 감지에 널리 이용되고 있는 초음파 센서는 진동에 취약하므로 건설장비에 적용하는 것이 용이하지 않다. 일부 업체에서 초음파 센서를 건설장비에 장착하였으나, 진동에 의한 파손으로 인하여 철수한 사례가 있다.
자율주행 분야에서 각광받고 있는 라이더(LiDAR)의 경우는 접근하는 물체를 탐지할 수 있는 효율적인 방법이지만, 흙먼지, 흙탕물 등이 심각한 건설 현장에서는 적합하지 않다.
현재 건설장비의 안전 솔루션으로 가장 널리 이용되는 것이 카메라와 레이더이다. 그 중에서 레이더는 열악한 건설 현장에서도 접근하는 물체를 탐지할 수 있는 효율적인 수단으로 관심을 받아 왔다. 최근 들어, 자율주행 자동차 분야에서 레이더에 대한 연구가 활발해지면서 건설장비에도 레이더를 확대 적용하고자 하는 움직임이 있으나 레이더가 가지고 있는 근본적인 문제점인 지면 반사와 자체 반사에 의한 오인식(Mal-detection)을 개선하지 못하여 확대 적용에 어려움이 있었다.
레이더는 일반적으로 접근하는 물체를 탐지하는 용도로 사용되고 있으며, 특히 위험한 산업 현장에서 동작하는 건설장비에서는 안전을 위한 중요한 요소로 각광받고 있다.
이러한 레이더는 기본적으로 접근하는 물체를 정확하게 감지하여야 하지만, 특수한 조건에서는 접근하는 물체가 아닌 지면(Ground)이나 건설장비 자체를 접근하는 물체로 오인식하는 경우가 발생한다. 이러한 오인식은 레이더의 신뢰성을 저하시키는 요인이 되어 사용자로 하여금 레이더를 사용하지 않게 되는 원인이 되고 있어 이러한 문제를 개선하려는 연구가 지속되어 왔다.
그 일례로, 대한민국 공개특허공보 제10-2015-0076271호 에서는 임펄스 레이더 센서기술 및 무선통신기술을 이용하여 건설장비 주변의 작업자나 물체를 보다 용이하게 감지하여 감지된 위험 정보를 건설장비 운전자에게 통보 및 경보를 통해 위험을 빠르게 인식시키는 건설장비의 주변 감시용 안전 시스템 및 방법에 관해 개시하고 있다.
그러나, 이 경우에도 특수한 조건하에서사람과 장애물을 정확히 구분하지 못하는 단점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2015-0076271호 (2015.05.29)
본 발명의 목적은, 특수한 조건 하에서 접근하는 물체를 지면과 구분하여 인식하는 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 기계 학습을 토대로, 접근하는 물체와 지면 및 건설장비의 일부를 구분하여 인식하는 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명에 따른 건설장비 주변 감시 레이더는 RF 송신 및 RF 수신을 토대로 건설장비 주변의 장애물을 감지하는 레이더, 건설장비의 기울기를 감지하는 기울기 센서, 건설장비의 선회각을 감지하는 선회각 센서, 및 레이더, 기울기 센서, 및 선회각 센서의 출력 정보를 토대로 근접 장애물과 지면을 구분하는 인공지능 프로세서를 포함할 수 있다.
여기서, 레이더는 장애물의 방위, 거리, 및 속도 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 출력할 수 있다.
또한, 인공지능 프로세서는 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제1 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 근접 장애물로 인식할 수 있다.
여기서, 인공지능 프로세서는 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이상에 장애물이 위치할 경우 지면으로 인식할 수 있다.
또한, 인공지능 프로세서는 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 근접 장애물로 인식할 수 있다.
여기서, 인공지능 프로세서는 선회각에 대해 방위각 별 건설장비가 회전 시 발행하는 도플러 주파수를 나타내는 방위각에 따른 도플러 주파수 평면을 토대로 방위각에 따른 도플러 주파수 평면에서 벗어나는 도플러 특성을 나타내는 특정 방위의 장애물을 근접 장애물로 인식할 수 있다.
또한, 인공지능 프로세서는 선회각에 따라 캐터필러에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 건설장비의 자체 반사로 인식할 수 있다.
한편, 인공지능 프로세서는 기울기에 따라 캐터필러에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 지면에서의 반사로 인식할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법은 건설주변 감시를 위해 레이더를 장착한 건설장비에 있어서, 레이더의 동작을 개시하는 레이더 동작 개시 단계, 기울기 센서의 동작을 개시하는 기울기 센서 동작 개시 단계, 레이더를 출력 정보를 토대로 광범위한 물체의 접근을 감지하는 광범위한 물체 접근 감지 단계, 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상인지 판단하는 기울기 기준값 초과 판단 단계, 기울기 기준값 초과 판단 단계에서 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상이 아닐 경우 물체의 접근으로 판단하는 물체 접근 판단 단계, 기울기 기준값 초과 판단 단계에서 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 지면 반사를 학습하는 지면 반사 학습 단계, 및 지면 반사 학습 단계에서 학습한 결과를 토대로 물체의 접근을 지면 반사로 판단하는 지면 반사 판단 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 기울기 기준값은 10도~20도 중 어느 하나의 값을 포함할 수 있다.
본 발명의 또다른 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법은 레이더의 동작을 개시하는 레이더 동작 개시 단계, 선회각 센서의 동작을 개시하는 선회각 센서 동작 개시 단계, 레이더를 출력 정보를 토대로 특정한 동일 위치에서 물체를 감지하는 특정 동일 위치 물체 감지 단계, 감지가 반복적으로 탐지되는지 판단하는 반복적 탐지 판단 단계, 반복적 탐지 판단 단계에서 감지가 반복적으로 탐지되는 것이 아닐 경우 물체의 접근으로 판단하는 물체 접근 판단 단계, 반복적 탐지 판단 단계에서 감지가 반복적으로 탐지되는 것일 경우 건설장비의 캐터필러에서 반사되는 자체 반사를 학습하는 자체 반사 학습 단계, 및 자체 반사 학습 단계에서 학습한 결과를 토대로 물체의 접근을 자체 반사로 판단하는 자체 반사 판단 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법은 특수한 조건 하에서 접근하는 물체를 지면과 구분하여 인식하는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법은 기계 학습을 토대로, 접근하는 물체와 지면 및 건설장비의 일부를 구분하여 인식할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 레이더를 나타낸 구성도이다.
도 2는 도 1의 동작 특성을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 동작 특성을 설명하는 다른 도면이다.
도 4는 도 1의 레이더가 건설 장비 상부에 장착된 위치를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 1의 레이더가 건설 장비 상부의 회전에 따른 탐지 영역을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 레이더가 송수신하는 신호를 나타낸 도면으로 도 6(a)는 지면에 의한 반사, 도 6(b)는 사람에 의한 반사를 각각 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1의 레이더가 회전할 경우 도플러 특성을 나타낸 그래프이다.
도 8은 도 1의 레이더가 사람을 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 도 1의 레이더가 지면을 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 10은 도 1의 레이더가 지면과 사람을 동시에 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법을 나타낸 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법을 나타낸 다른 순서도이다.
본 발명의 실시를 위한 구체적인 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 의도는 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 레이더를 나타낸 구성도이며, 도 2 내지 도 10은 도 1을 상세히 설명하기 위한 세부 도면 및 그래프이다.
이하, 도 1 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 레이더를 설명한다.
먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 레이더는 RF 송신 및 RF 수신을 토대로 건설장비 주변의 장애물을 감지하는 레이더(110), 건설장비의 기울기를 감지하는 기울기 센서(120), 건설장비의 선회각을 감지하는 선회각 센서(140), 및 레이더(110), 기울기 센서(120), 및 선회각 센서(140)의 출력 정보를 토대로 근접 장애물과 지면을 구분하는 인공지능 프로세서(130)로 이루어진다.
여기서, 레이더(110)는 장애물의 방위, 거리, 및 속도 정보 등의 정보를 출력한다.
본 발명에 따른 건설장비 주변 감시 레이더는 레이더(110), 기울기 센서(120), 및 캐터필러(150)의 정보를 토대로 인공지능 프로세서(130)에서 인공지능으로 학습함으로써, 건설장비가 기울었을 때에도 지면 반사와 장애물을 구분하고 건설장비가 선회할 경우에도 건설장비의 자체반사와 장애물을 구분할 수 있다.
즉, 지면 반사의 판단은 레이더(110)의 출력 정보를 토대로 광범위한 물체의 접근을 감지하고 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 지면 반사를 학습한 후 학습한 결과를 토대로 지면 반사를 판단할 수 있다.
또한, 자체 반사의 판단은 레이더(110)의 출력 정보를 토대로 특정한 동일 위치에서 물체를 감지하고 감지가 반복적으로 탐지될 경우 건설장비 자체에서 반사되는 자체 반사를 학습한 후 학습한 결과를 토대로 자체 반사를 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명의 레이더(110), 기울기 센서(120), 및 선회각 센서(140)를 토대로 인공지능 프로세서(130)에서 인공 지능 학습 기법을 이용하여 지면 반사와 자체 반사 성분을 구분할 수 있으므로 이에 대한 효율적인 제거가 가능하며, 건설장비의 안전 감시 용도로 적용되는 레이더의 신뢰성을 개선할 수 있는 효과가 있다.
이하 도 2 내지 도 10에서는 지면 반사와 자체 반사에 판단 근거에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 도 1의 동작 특성을 설명하는 도면이다. 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 건설장비는 일반적인 자동차와 달리, "선회(Rotation)"라는 동작이 있다. 건설장비의 경우 건설 장비 상부(100)가 선회하면서 여러 가지 작업을 수행하게 된다.
이때, 건설 장비 상부(100)를 360도 회전하고 이를 반복하여 캐터필러(150)에서 인식되는 반사를 자체 반사로 인식하도록 인공지능 프로세서(130)에서 설정함으로써, 인공지능 기반 레이더(110)의 신호 분석을 통하여 자체(본체) 오인식을 해결할 수 있는 장점이 있다.
도 3은 도 1의 동작 특성을 설명하는 다른 도면이다. 도 3에서 알 수 있는 바와 같이, 통상적으로 레이더(110)는 건설 장비 상부(100)에 설치되는데, 건설장비 상부가 선회하면서 건설장비 하부를 감지하는 자체 반사(Self Reflection) 현상이 발생하게 되며, 캐터필러(150)를 레이더(110)가 감지하는 것을 볼 수 있다.
기존의 건설장비는 건설장비 자체에 의한 반사 성분을 제거할 수 있는 효율적인 방안이 없어, 지면 반사와 마찬가지로 건설장비에 레이더를 확대 적용하는데 있어 걸림돌이 되고 있다.
이는, 레이더(110)가 전파를 이용하여 근접하는 물체에 대해 반사파를 이용하는 방식이므로, 지면에 의한 반사 성분이나 건설장비 본체에 의한 반사 성분을 구분할 수 있는 방법이 없기 때문이다.
한편, 영상적인 기법을 도입한다면 지면에 의해 반사된 성분이나 건설장비 본체에 의한 반사된 성분을 쉽게 확인할 수 있다. 그러나 건설장비에 카메라를 장착하여 이에 대한 학습을 통하여 레이더의 지면 반사나 자체 반사를 제거하는 기법은 먼지가 많은 건설 현장에는 부적합하며, 많은 비용 상승을 요구하게 되는 단점이 있다.
그러나 본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 레이더는 도 2에서 언급하였듯이 고 비용의 카메라의 장착 없이 레이더(110) 및 선회각 센서(140)로 자체 반사를 구분함으로써 저 비용으로 신뢰성 있는 자체 반사를 구분할 수 있는 장점이 있다.
도 4는 도 1의 레이더(110)가 건설 장비 상부(100)에 장착된 위치를 나타내는 도면이다. 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 건설장비가 선회하지 않는 상태에서는 건설 장비 상부(100)의 오른쪽, 왼쪽, 및 후면에 레이더(110)를 장착함으로써, 레이더 탐지 영역에서 반사된 물체를 장애물로 탐지할 수 있다.
이때, 레이더(110)의 레이더 탐지 영역은 캐터필러(150)를 포함하지 않으므로, 캐터필러(150)에 의한 탐지 오류는 없다.
도 5에서는 건설 장비 상부(100)가 선회할 경우에 대한 캐터필러(150)의 영향을 도식적으로 설명한다.
도 5는 도 1의 레이더(110)가 건설 장비 상부(100)의 회전에 따른 탐지 영역을 나타낸 도면이다.
도 5에서 알 수 있는 바와 같이, 인공지능 프로세서(130)는 선회각에 따라 캐터필러(150)에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 건설장비의 자체 반사로 인식한다.
즉, 건설 장비 상부(100)가 선회를 하게 된다면 건설 장비 상부(100)의 하부에 있는 캐터필러(150)를 레이더(110)가 탐지하게 되며, 캐터필러(150)에 의한 자체 반사 성분은 반복적으로 동일한 위치에서 자체 반사가 발생하게 된다.
이때, 인공지능 프로세서(130)에서는 특정 각도에서 반복적으로 발생하는 반사 성분을 자체 반사 성분으로 반복 학습하여 누적하고, 누적된 학습 정보를 토대로 자체 반사 성분을 판단함으로써 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
도 6은 도 1의 레이더(110)가 송수신하는 신호를 나타낸 도면으로 도 6(a)는 지면에 의한 반사, 도 6(b)는 사람(200)에 의한 반사를 각각 나타낸 도면이다. 도 6에서 볼 수 있는 바와 같이, 건설장비가 기울어진 조건 하에서는 레이더의 반사 신호가 광범위한 영역으로 들어오게 되고 사람(200)에 의한 반사와 구분이 어렵다. 이때, 기울기 센서(120)의 값에 따라 지면에 의한 반사라고 학습을 지속적으로 수행하여 누적된 학습 정보를 토대로 지면 반사 성분을 판단함으로써 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있다.
도 7은 도 1의 레이더(110)가 회전할 경우 도플러 특성을 나타낸 그래프이다.
도 7에서 알 수 있는 바와 같이, 인공지능 프로세서(130)는 선회각에 대해 방위각 별 건설장비가 회전 시 발행하는 도플러 주파수를 나타내는 방위각에 따른 도플러 주파수 평면(310)을 토대로 방위각에 따른 도플러 주파수 평면(310)에서 벗어나는 도플러 특성을 나타내는 특정 방위의 장애물을 근접 장애물로 인식한다.
즉, 건설 장비 상부(100)가 선회를 지속할 경우 레이더(110)의 출력 정보는 도플러 주파수를 포함할 수 있다. 이때, 건설 장비 상부(100)가 회전하는 방향의 앞부분에 위치한 물체는 플러스의 도플러 주파수를 출력하는 반면, 건설 장비 상부(100)가 회전하는 방향의 뒷부분에 위치한 물체는 마이너스의 도플러 주파수를 출력한다.
이때, 건설 장비 상부(100)가 선회할 경우 방위각 별 도플러 주파수를 나타내는 방위각에 따른 도플러 주파수 평면(310)에 대해 특정 방위각의 물체가 방위각에 따른 도플러 주파수 평면(310) 상 보다 플러스 또는 마이너스 도플러 주파수를 나타낼 경우 근접 장애물로 인식할 수 있다.
따라서, 본발명에 의한 건설장비 주변 감시 레이더는 레이더(110)가 선회할 경우에도 방위각 별 도플러 주파수 특성을 토대로 근접 장애물을 감지할 수 있는 장점이 있다.
도 8은 도 1의 레이더(110)가 사람(200)을 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 8에서 볼 수 있는 바와 같이, 인공지능 프로세서(130)는 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제1 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 근접 장애물로 인식한다.
이때, 사람(200)이 일정 거리 내에 위치할 경우 근접 장애물로 판단할 수 있으나, 건설장비의 경우 평지에서도 흙을 쌓아 놓는 등 물체의 상황이 지속적으로 변경될 수 있다. 따라서, 사람(200)이 이동할 경우에 대해 도플러 주파수를 감지해 근접 장애물로 판단함으로써, 정지된 물체와 이동 물체를 구분할 수 있는 장점이 있다.
도 9는 도 1의 레이더(110)가 지면을 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 9에서 알 수 있는 바와 같이, 인공지능 프로세서(130)는 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이상에 장애물이 위치할 경우 지면으로 인식한다.
한편, 인공지능 프로세서(130)는 기울기에 따라 캐터필러(150)에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 지면에서의 반사로 인식한다.
즉, 건설장비는 자동차와 다르게 평평한 지형에서 작업하지 않고 주로 경사가 있는 현장에서 작업을 하게 되며, 레이더(110)로부터 지면 반사 현상(Ground Reflection)이 발생한다. 이와 같은 지면 반사 현상은 지면을 접근하는 물체로 오인식하도록 하여, 레이더의 신뢰성을 저하시키는 요인이 되고 있으나 기울기 기준값 이상일 경우 평지일 경우보다 다소 가까운 거리에 대해서도 지면 반사로 인식함으로써, 오인식을 감소시킬 수 있다.
한편, 도플러 주파수를 분석하여 고정 물체와 이동 물체를 구분함으로써, 더욱 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있다.
도 10은 도 1의 레이더(110)가 지면과 사람(200)을 동시에 감지하는 예를 나타낸 도면이다.
도 10에서 볼 수 있는 바와 같이, 인공지능 프로세서(130)는 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 근접 장애물로 인식한다.
즉, 건설장비가 기울어진 경사로에 있는 경우 지면 반사가 발생할 가능성이 높으므로 인공지능 프로세서(130)는, 선회각 센서(140)의 출력이 기울기 기준값(레이더(110)가 지면에서의 반사를 물체로 오인식하는 기울기) 이상일 경우 건설장비가 기울어진 상태에서 지면 반사에 대한 학습을 시작한다.
이때, 지면에서 반사되는 레이더의 반사파 성분이 일반적인 물체에 반사되어 오는 성분과 비교하여 매우 광범위한 영역을 가지고 있는 특성을 활용하여 인공지능 프로세서(130)에서 인공지능 학습을 통해 지면 반사를 구분할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 레이더는 건설장비의 기울기에 따라 지면 반사를 인공지능 학습을 통해 근접 장애물과 지면 반사를 구분함으로써, 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법을 나타낸 순서도이다.
도 11에서 알 수 있는 바와 같이, 건설장비 주변 감시 방법은 건설주변 감시를 위해 레이더를 장착한 건설장비에 있어서,
레이더(110)의 동작을 개시하는 단계(S110), 기울기 센서(120)의 동작을 개시하는 단계(S120), 레이더(110)를 출력 정보를 토대로 광범위한 물체의 접근을 감지하는 단계(S130), 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상인지 판단하는 단계(S140), 기울기 기준값 초과 판단 단계(S140)에서 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상이 아닐 경우 물체의 접근으로 판단하는 단계(S150), 기울기 기준값 초과 판단 단계(S140)에서 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 지면 반사를 학습하는 단계(S160), 및 지면 반사 학습 단계(S160)에서 학습한 결과를 토대로 물체의 접근을 지면 반사로 판단하는 단계(S170)로 이루어진다.
여기서, 기울기 기준값은 10도~20도 중 어느 하나의 값을 포함한다.
즉, 인공지능 프로세서(130)는 레이더 동작 개시 단계(S110)에서 레이더(110)의 동작을 개시하고 기울기 센서 동작 개시 단계(S120)에서 기울기 센서(120)의 동작을 개시한 후 레이더(110)에서 수신되는 물체를 감지한다.
이때, 인공지능 프로세서(130)에서 광범위한 물체 접근을 감지할 경우 지면에서 반사된 신호일 수 있으므로 일단 기울기 기준값 초과 판단 단계(S140)에서 기울기 센서(120)에서 측정한 기울기가 기울기 기준값(레이더(110)가 지면에서의 반사를 물체로 오인식하는 기울기)인지 확인 한 후 기울기가 기울기 기준값 이하인 경우 물체 접근 판단 단계(S150)에서 물체의 접근으로 판단할 수 있으나 기울기 기준값 이상인 경우 지면 반사 학습 단계(S160)에서 지면 반사에 대한 학습을 수행한 후 지면 반사 학습 단계(S160)의 누적된 학습 정보 결과를 토대로 지면 반사 판단 단계(S170)에서 지면 반사인지 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 방법은 건설장비의 기울기에 따라 지면 반사를 인공지능 학습을 통해 근접 장애물과 지면 반사를 구분함으로써, 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 건설장비 주변 감시 방법을 나타낸 다른 순서도이다.
도 12에서 볼 수 있는 바와 같이, 건설장비 주변 감시 방법은 레이더(110)의 동작을 개시하는 단계(S210), 선회각 센서(140)의 동작을 개시하는 단계(S220), 레이더(110)를 출력 정보를 토대로 특정한 동일 위치에서 물체를 감지하는 단계(S230), 감지가 반복적으로 탐지되는지 판단하는 단계(S240), 반복적 탐지 판단 단계(S240)에서 감지가 반복적으로 탐지되는 것이 아닐 경우 물체의 접근으로 판단하는 단계(S250), 반복적 탐지 판단 단계(S240)에서 감지가 반복적으로 탐지되는 것일 경우 건설장비의 캐터필러(150)에서 반사되는 자체 반사를 학습하는 단계(S260), 및 자체 반사 학습 단계(S260)에서 학습한 결과를 토대로 물체의 접근을 자체 반사로 판단하는 단계(S270)로 이루어진다.
즉, 인공지능 프로세서(130)는 레이더 동작 개시 단계(S210)에서 레이더(110)의 동작을 개시하고 선회각 센서 동작 개시 단계(S220)에서 선회각 센서(140)의 동작을 개시한 후 레이더(110)에서 수신되는 물체를 감지한다.
이때, 인공지능 프로세서(130)에서 방위각에 따라 특정한 동일 위치에서 물체가 감지 되는지 확인하고 이때, 동일 위치에서 물체가 감지될 경우 이는 캐터필러(150)에서 반사되는 자체 반사된 신호일 수 있으므로 일단 반복적 탐지 판단 단계(S240)에서 선회 각도에 따라 동일한 위치에서 반복적으로 물체가 탐지되는지 판단한다.
이때, 물체가 동일한 위치에서 반복적으로 탐지 되는 것이 아닐 경우 물체 접근 판단 단계(S250)에서 물체의 접근으로 판단할 수 있으나 동일한 위치에서 반복적으로 탐지될 경우 자체 반사 학습 단계(S260)에서 자체 반사에 대한 학습을 수행한 후 자체 반사 학습 단계(S260)의 누적된 학습 정보 결과를 토대로 자체 반사 판단 단계(S270)에서 탐지도니 물체가 자체 반사인지 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의한 건설장비 주변 감시 방법은 건설장비의 선회에 따라 자체 반사를 인공지능 학습을 통해 근접 장애물과 자체 반사를 구분함으로써, 레이더(110)의 오인식을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
이상과 같이 본 발명에 따른 건설장비 주변 감시 레이더 및 방법은 특수한 조건 하에서 접근하는 물체를 지면과 구분하여 인식하는 장점이 있으며, 기계 학습을 토대로, 접근하는 물체와 지면 및 건설장비의 일부를 구분하여 인식할 수 있는 장점이 있다.
상술한 것은 하나 이상의 실시예의 실례를 포함한다. 물론, 상술한 실시예들을 설명할 목적으로 컴포넌트들 또는 방법들의 가능한 모든 조합을 기술할 수 있는 것이 아니라, 당업자들은 다양한 실시예의 많은 추가 조합 및 치환할 수 있음을 인식할 수 있다. 따라서 설명한 실시예들은 첨부된 청구범위의 진의 및 범위 내에 있는 모든 대안, 변형 및 개조를 포함하는 것이다.

Claims (11)

  1. RF 송신 및 RF 수신을 토대로 건설장비 주변의 장애물을 감지하는 레이더;
    상기 건설장비의 기울기를 감지하는 기울기 센서;
    상기 건설장비의 선회각을 감지하는 선회각 센서; 및
    상기 레이더, 상기 기울기 센서, 및 상기 선회각 센서의 출력 정보를 토대로 근접 장애물과 지면을 구분하는 인공지능 프로세서;를 포함하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 레이더는, 상기 장애물의 방위, 거리, 및 속도 정보 중 적어도 어느 하나의 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제1 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 상기 근접 장애물로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 상기 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이상에 장애물이 위치할 경우 상기 지면으로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 기울기가 기울기 기준값 이상일 경우 상기 장애물에서 반사된 거리 정보를 토대로 제2 거리기준값 이내에 장애물이 위치할 경우 상기 근접 장애물로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 선회각에 대해 방위각 별 건설장비가 회전 시 발행하는 도플러 주파수를 나타내는 방위각에 따른 도플러 주파수 평면을 토대로 상기 방위각에 따른 도플러 주파수 평면에서 벗어나는 도플러 특성을 나타내는 특정 방위의 장애물을 상기 근접 장애물로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 선회각에 따라 캐터필러에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 상기 건설장비의 자체 반사로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능 프로세서는, 상기 기울기에 따라 캐터필러에서 반사되는 신호를 기계학습을 통해 상기 지면에서의 반사로 인식하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 레이더.
  9. 건설주변 감시를 위해 레이더를 장착한 건설장비에 있어서,
    레이더의 동작을 개시하는 레이더 동작 개시 단계;
    기울기 센서의 동작을 개시하는 기울기 센서 동작 개시 단계;
    상기 레이더를 출력 정보를 토대로 광범위한 물체의 접근을 감지하는 광범위한 물체 접근 감지 단계;
    상기 건설장비의 기울기가 기울기 기준값 이상인지 판단하는 기울기 기준값 초과 판단 단계;
    상기 기울기 기준값 초과 판단 단계에서 상기 건설장비의 기울기가 상기 기울기 기준값 이상이 아닐 경우 상기 물체의 접근으로 판단하는 물체 접근 판단 단계;
    상기 기울기 기준값 초과 판단 단계에서 상기 건설장비의 기울기가 상기 기울기 기준값 이상일 경우 지면 반사를 학습하는 지면 반사 학습 단계; 및
    상기 지면 반사 학습 단계에서 학습한 결과를 토대로 상기 물체의 접근을 상기 지면 반사로 판단하는 지면 반사 판단 단계;를 포함하는 건설장비 주변 감시 방법.
  10. 제 11항에 있어서,
    상기 기울기 기준값은 10도~20도 중 어느 하나의 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 건설장비 주변 감시 방법.
  11. 레이더의 동작을 개시하는 레이더 동작 개시 단계;
    선회각 센서의 동작을 개시하는 선회각 센서 동작 개시 단계;
    상기 레이더를 출력 정보를 토대로 특정한 동일 위치에서 물체를 감지하는 특정 동일 위치 물체 감지 단계;
    상기 감지가 반복적으로 탐지되는지 판단하는 반복적 탐지 판단 단계;
    상기 반복적 탐지 판단 단계에서 상기 감지가 반복적으로 탐지되는 것이 아닐 경우 상기 물체의 접근으로 판단하는 물체 접근 판단 단계;
    상기 반복적 탐지 판단 단계에서 상기 감지가 반복적으로 탐지되는 것일 경우 건설장비의 캐터필러에서 반사되는 자체 반사를 학습하는 자체 반사 학습 단계; 및
    상기 자체 반사 학습 단계에서 학습한 결과를 토대로 상기 물체의 접근을 상기 자체 반사로 판단하는 자체 반사 판단 단계;를 포함하는 건설장비 주변 감시 방법.
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