• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권6호
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• pp.1-7
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• 2022

지형 추종을 시뮬레이션하기 위해 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법이 제시되었다. 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법은 레이다가 원하는 방위각, 고각 방향에 순차적으로 다수의 빔을 방사하는 것을 모사한다. 방사되는 각 빔의 방위각은 모두 동일하고, 고각은 서로 다르다. 각 빔을 통해 획득한 지형 정보를 통합하여 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성된다. 레이다 모의 지형 스캔 정보는 레이다 탐지점들로 구성되어 있다. 레이다 탐지점은 레이다로부터 멀어질수록 빔 중심선으로부터 멀어지는 경향이 있다. 이는 빔 폭이 일정한 각도를 가지기 때문이며, 방사 위치로부터 멀어질수록 빔의 스캔 영역이 넓어지는 것과 관련이 있다. 본 논문에서는 빔을 모사하여 생성된 레이다 모의 지형 스캔 정보를 분석하기 위해 기하학 기반 지형 스캔 정보 생성 기법을 제시한다. 기하학 기반 지형 스캔 정보는 기하학 탐지점으로 구성되며, 모든 기하학 탐지점은 빔 중심선 위에 존재한다. 두 기법이 생성한 지형 스캔 정보의 위도, 경도를 분석하여 빔 폭의 영향이 반영된 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성되었는지 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.