이차원 라이다를 이용한 차량 검지 기술 개발
Vehicle Detection Using 2D LiDAR
초록/요약
본 논문에서는 라이다를 이용한 능동형 안전 시스템(ADAS : Advanced Driver Assistance System)과 자율주행자동차에서 차량 인지 기술 개발을 목적으로 한다. 라이다는 빛을 이용한 거리 측정 센서로 카메라와 레이더 대비 거리 정보가 정확하며 한번에 다수의 측정값을 획득할 수 있다. 그러므로 다수의 측정값을 이용하여 주행 중 충동 위험이 큰 차량을 검지하는 방안에 대해 제안한다. 본 논문은 전방의 차량에 대하여 라이다 측정값을 사각형으로 표현하는 것을 목표로한다. 이에 따라 라이다 센서 특성상 발생하는 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 기술을 제안하고자 한다. 구체적으로, 기존 실내 모바일 환경에서의 객체분할 및 특징 추출 기법인 ABD, IEPF를 자율주행자동차에 적용하였을 때 발생하는 문제에 대해 논의한다. 그리고 해당 문제를 해결하는 RANSAC 기반 L 모양 피팅 기법을 제안한다. 또한 수많은 측정값 속에서 차량에 해당하는 측정값만을 추출하여 차량의 위치, 방향등의 정보를 획득할 수 있도록 사각형으로 표현하는 기법을 제시한다. 본 논문은 2017현대자동차 그룹 자율주행자동차 경진대회 당시 실험차량을 이용하여 획득한 데이터를 기반으로 알고리즘 검증이 이루어졌다.
more목차
1.서론 1
1.1.연구 배경 1
1.2.연구 내용 3
1.3.시스템 구성 4
1.3.1. 센서 구성(sensor configuration) 4
1.3.2. 라이다 소프트웨어 아키텍쳐(achitecture) 6
2. 연구 동향 8
2.1.객체분할 및 특징 추출 기반 접근법 8
2.2.모델 기반 접근법 9
3.차량 검지 기술 11
3.1.문제 정의(problem statement) 11
3.2.객체 분할(segmentation) 14
3.3.객체 데이터 전처리 17
3.3.1. 지면 객체 처리 17
3.3.2. 관심 영역(ROI) 20
3.4.특징 추출 23
3.4.1. IEPF(Iterative End Point-Fit) 23
3.4.2. L-모양 피팅 25
3.4.3. RANSAC 기반 L-모양 피팅 28
3.5.사각형 모델과 측정값 데이터 연관 31
4. 차량 판단 기술 35
5. 실험적 검증 41
6. 결론 43
7. 참고문헌 44
Abstract 46
