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.
라이다 센서는 최근 다양한 산업에서 3 차원 물체의 식별을 위해 사용되고 있다. 주요 시설이나 전시관의 경계를 위해서 스캔형 라이더는 넓은 범위의 감지를 할 수 있지만 입력 데이터가 많아 물체의 식별과 관련된 연산이 오래 걸리는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안하는 방법에서는 라이다 데이터를 간략화 하고 감지 이벤트를 통해 사용자들에게 알려줄 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다.
자동차의 자율주행 기술이 확대되면서 '눈'의 역할을 하는 센서가 점차 중요시되고 있다. 최근 차량에 장착되는 라이다 센서는 채널이 많을수록 피사체에 반사된 신호 또한 풍부해짐에 따라 장애물, 지형, 차량 등 주변 환경 탐색의 정확도가 높아진다. 하지만, 라이다 센서는 채널 증가에 따른 열배 이상 가격의 차이가 있으며, 이러한 가격적인 문제로 보급형 차량보다는 고가의 차량에만 부분적으로 사용되고 있다. 본 연구는 저 가격의 16 채널의 라이다를 복수개로 구성하여 동시에 신호를 수집 처리하여 하나의 입체공간으로 융합하고 이를 나타낼 수 있게 함으로써 64 채널의 라이더와 같은 효과를 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해서 차량 심미성의 개선과 함께 보급화를 위한 기반을 제공할 수 있다.
최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
무인기에 대한 관심이 급증하면서 무인기 충돌회피에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 충돌회피를 위해서는 무인기 주변에 대한 상황인식이 이루어져야하며 이를 위해 라이더, 영상 카메라, 레이저 센서, 그리고 초음파센서 등이 활용되고 있다. 본 논문에서는 MB 1230 초음파 센서를 이용하여 초음파 센서의 특성을 분석하였다. 또한, 동시에 다수 초음파 센서를 사용할 경우 센서간의 간섭영향으로 정확한 거리 측정값을 획득하지 못함을 확인하였다. 이러한 초음파 센서 신호 간섭을 해결하기 위해 다수의 초음파 센서를 동시에 작동시키는 것이 아니라 초음파 센서의 Enable 신호 입력단을 이용하여 각 초음파 센서를 순차적으로 활성화시킴으로써 초음파 센서간의 간섭을 해결하는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 제안한 방안의 효과를 확인하였다.
최근 항공 산업 발전으로 여행객들의 수가 증가하고 있으며, 호텔 이용객 수도 더불어 증가하는 추세이다. 호텔 이용객의 증가로 시설 이용 시 서비스 지연과 혼잡 그리고 서비스 품질 저하 등이 발생하게 되면서 호텔 이용객들의 시설 이용 만족도가 하락하게 되고 또한 호텔 근무 직원들의 업무 피로도가 높아지고 누적되면서 직업 만족도가 떨어지는 연쇄적인 문제점들이 발생하고 있다. 본 연구는 호텔에 방문하는 이용객들에게 캐리어 운반과 객실 안내 및 호출 서비스 등 각종 서비스 업무를 직원 대신 수행하게 되면서 현 문제점들을 어느 정도 경감시키고 이에 따라 고객 만족도 및 호텔 직원들의 업무 만족도를 증가시킬 수 있을 것으로 사료된다.
조선과 자동차 등의 금속 가공분야의 용접산업부분에서는 용접을 하기 위해 여러 종류의 용접선 추적 센서들이 사용되고 있다. 용접선을 검출하는 센서에는 용접모재와 센서의 접촉여부에 따라 접촉식과 비접촉식 센서로 크게 대별할 수 있고, 현 산업전반에서는 대부분 접촉식 센서를 사용하고 있다. 본 논문에서도 접촉식센서의 일종인 스트레인 게이지를 응용하여 센서를 제작하여 용접부위를 얼마나 잘 추적하는지 실험하였다. 실험장치는 스트레인 게이지 센서, 스트레인 게이지 신호의 증폭회로, 삼각파 발생기, MOSFET 파워 드라이버 회로와 DC 모터로 구동되는 X-Y 슬라이더 등으로 구성되어 있다. 용접선의 추적범위는 상하좌우로 동작을 하고 스트레인 게이지의 저항변화가 X-Y 슬라이더에 연결된 DC 모터를 구동시키게 된다. 실험결과 용접부위를 센서가 잘 추적하는 것을 확인할 수 있었고, 실제 산업현장에 있어서 적용가능성에 대해서 알아보았다.
For automated vehicles, the integrity and fault tolerance of environment perception sensor have been an important issue. This paper presents radar, vision, lidar(laser radar) fusion-based fault detection algorithm for autonomous vehicles. In this paper, characteristics of each sensor are shown. And the error of states of moving targets estimated by each sensor is analyzed to present the method to detect fault of environment sensors by characteristic of this error. Each estimation of moving targets isperformed by EKF/IMM method. To guarantee the reliability of fault detection algorithm of environment sensor, various driving data in several types of road is analyzed.
주로 맵 빌딩 테스트는 불안정한 환경이 아닌 안정된 환경을 조성한 후에 이루어진다. 본 논문에서는 인위적인 안정된 환경이 아닌 불안정한 환경에서 맵 빌딩을 테스트한다. 맵 빌딩 테스트를 위하여 터틀봇3 버거를 사용한다. 터틀봇3의 라이더 센서를 이용하여 맵 빌딩을 진행한다. 터틀봇3는 라즈베리파이로 제어되며 맵 빌딩과 터틀봇3 제어를 위해서는 ROS를 사용한다. 터틀봇3는 우분투와 ROS가 설치된 컴퓨터와 네트워크 통신을 하며 맵 빌딩을 한다. 불안정한 환경에서 맵빌딩이 동작 및 오동작하는 모습을 확인하였으며, 향후 이를 보완하기 위한 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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