This paper represents an adaptive Region of Interest (ROI) decision for real-time performance in an autonomous driving perception module. Since the whole automated driving system consists of numerous modules and subdivisions of module occur, it is necessary to consider the characteristics, complexity, and limitations of each module. Furthermore, Light Detection And Ranging (Lidar) sensors require a considerable amount of time. In view of these limitations, division of submodule is inevitable to represent high real-time performance for stable system. This paper proposes ROI to reduce the number of data respect to computation time. ROI is set by a road's design speed and the corresponding ROI is applied differently to each vehicle considering its speed. The simulation model is constructed by ROS, and overall data analysis is conducted by Matlab. The algorithm is validated using real-time driving data in urban environment, and the result shows that ROI provides low computational costs.
송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.
본 연구는 제주 고산에서 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로 산출된 Aerosol Optical Depth(AOD)와 지표면 $PM_{2.5}$와의 상관성 연구를 수행하였다. 이를 위해 위성자료, 선포토미터, Optical Particle Counter(OPC), Micro Pulse Lidar(MPL)자료가 사용되었다. 2009년 10월 14일부터 24일까지 고산에서 측정된 선포토미터 L2.0자료와 $PM_{2.5}$ 자료의 초기 상관성 검토에서는 $R^2=0.48$의 상관성을 보였지만 고산에서 측정된 Micro-Pulse Lidar Network(MPLNet)의 에어로졸 수직분포 데이터를 사용하여 옅은 구름이나 황사의 영향을 제거한 후에는 상관성이 개선되어 $R^2=0.60$ 이상의 값이 산출되었다. 이러한 결과는 인공위성 자료로부터 측정된 AOD를 이용하여 대기 미세먼지 감시에 활용할 수 있는 가능성을 확인하여 주었다.
산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.
본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
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.
This study presents an application of the 3D patch extraction method which is based on gradient-driven properties to obtain 3D planar patches over the terrain and man-made objects from lidar data. The method which was exploited in this study is composed of a sequence of processes: segmentation by slope, initiation of triggering patches by mode selection, and expansion of the triggering patches. Since urban areas contain many planar regions over the terrain surface, application of the method has been experimented to extract 3D planar patches not only from non-terrain objects but also from the terrain. The experimental result shows that the method is efficient to acquire 3D planar patches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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