• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.137-147
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• 2023

LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.161-172
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• 2023

자율주행차량은 차량에 장착된 다양한 센서를 통해 주행환경을 인지하고 수집된 정보를 기반으로 판단 및 제어한다. 센서 기술 및 수집된 데이터를 처리하는 알고리즘의 발달로 자율주행기술의 수준은 향상되고 있으나 완벽한 자율주행기술의 구현에는 이르지 못하고 있는 한계점을 인프라를 중심으로 하는 자율협력주행을 통해 극복하려는 움직임을 보인다. 본 연구에서는 자율주행차량의 측위를 보정할 수 있는 인프라로서 기준을 제공하는 측위 보정 표지를 개발하였다. 우선 기존의 자율주행을 위한 측위 기술 현황에 대한 분석을 수행하였다. 다음으로 정사각형의 반사면 두 개로 구성된 1차 제작물과 각 반사면의 상하 길이를 늘인 2차 제작물에 대해 포인트 클라우드 개수를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 1차 및 2차 제작물 모두 최소 15m 거리에서 시설물을 라이다 센서로 인식할 수 있었고, 상하 길이를 확장한 2차 제작물이 1차 제작물보다 포인트 클라우드 개수도 더 많으며 시설물의 형상을 구체적으로 표현하는 것을 확인할 수 있었다.