• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.159-160
• /
• 2022

본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.134-143
• /
• 2012

지구과학 및 우주 탐사를 목적으로 지속적으로 발전해 온 라이다 센서 기술은 현재 항공기 및 위성에 탑재되어 정밀한 지구 지형 및 환경 관측을 위한 주요 수단으로 사용되고 있으며, 우주 정거장과 우주선의 도킹 시스템, 우주 탐사 로봇에 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도 위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서를 비롯하여 최근에는 3차원 영상 복원을 위한 레이저 스캐너, 미래 무인자동차를 위한 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 라이다 센서의 기본 원리 및 종류, 최근 영상 라이다 센서 기술동향, 응용 분야의 몇 가지 예를 요약하여 소개함으로써, 국내 기반 기술 및 상용화 개발이 취약한 라이다 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.86-97
• /
• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.267-279
• /
• 2015

In the development of autonomous vehicles, the importance of LIDAR sensors becomes larger. For sensor selection or algorithm development, it is difficult to test expensive LIDAR sensors mounted on a vehicle under various driving environment. In this study, we developed a simulator that is generally applicable for various vehicle LIDAR sensors based on the generalized geometric modeling of the common processes associated with vehicle LIDAR sensors. By configuring this simulator with the specific sensors being widely used, we performed the data simulation and quality analysis. Also, we applied the simulation data to obstacle detection and evaluated the applicability of the selected sensor. The developed simulator enables various experiments and algorithm development in parallel with hardware implementation prior to the deployment and operation of a sensor.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.21 no.6
• /
• pp.28-34
• /
• 2020

This paper proposes an approach to the fusion of two heterogeneous sensors with two different fields-of-view (FOV): LIDAR and an RGB camera. Registration between data captured by LIDAR and an RGB camera provided the fusion results. Registration was completed once a depthmap corresponding to a 2-dimensional RGB image was generated. For this fusion, RPLIDAR-A3 (manufactured by Slamtec) and a general digital camera were used to acquire depth and image data, respectively. LIDAR sensor provided distance information between the sensor and objects in a scene nearby the sensor, and an RGB camera provided a 2-dimensional image with color information. Fusion of 2D image and depth information enabled us to achieve better performance with applications of object detection and tracking. For instance, automatic driver assistance systems, robotics or other systems that require visual information processing might find the work in this paper useful. Since the LIDAR only provides depth value, processing and generation of a depthmap that corresponds to an RGB image is recommended. To validate the proposed approach, experimental results are provided.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.400-404
• /
• 2008

라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.293-296
• /
• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• Tunnel and Underground Space
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.76-86
• /
• 2020

In this study, a small autonomous driving robot was developed for underground mines using the Light Detection and Ranging (LiDAR) sensor. The developed robot measures the distances to the left and right wall surfaces using the LiDAR sensor, and automatically controls its steering to drive along the centerline of mine tunnel. A field experiment was conducted in an underground amethyst mine to test the driving performance of developed robot. During five repeated driving tests, the robot showed stable driving performance overall. There were no collision accidents with the wall of mine tunnel.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.313-320
• /
• 2018

The importance of sensors on a self-driving vehicle has rising since it act as eyes for the vehicle. Lidar sensors based on laser technology tend to yield better image quality with more laser channels, thus, it has higher detection accuracy for obstacles, pedistrians, terrain, and other vechicles. However, incorporating more laser channels results higher unit price more than ten times, and this is a major drawback for using high channel lidar sensors on a vehicle for actual consumer market. To come up with this drawback, we propose a method of integrating multiple low channel, low cost lidar sensors acting as one high channel sensor. The result uses four 16 channels lidar sensors with small form factor acting as one bulky 64 channels sensor, which in turn, improves vehicles cosmetic aspects and helps widespread of using the lidar technology for the market.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.101-103
• /
• 2022

CCTV is mainly used as a real-time detection system for critical facilities. In the case of CCTV, although the accuracy is high, the viewing angle is narrow, so it is used in combination with a sensor such as a radar. LiDAR is a technology that acquires distance information by detecting the time it takes to reflect off an object using a high-power pulsed laser. In the case of lidar, there is a problem in that the utilization is not high in terms of cost and technology due to the limitation of the number of simultaneous processing sensors in the server due to the data throughput. The detection method by the optical mesh sensor is also vulnerable to strong winds and extreme cold, and there is a problem of maintenance due to damage to animals. In this paper, by using the 1550nm wavelength band instead of the 905nm wavelength band used in the existing lidar sensor, the effect on the weather environment is strong and we propose to develop a system that can integrate and control multiple sensors.