| 1 |
1
주변 환경에 대한 원시 데이터(raw data)를 수집하는 센서 모듈;상기 센서 모듈로부터 상기 원시 데이터를 입력받고, 기 설정된 기준에 따라서 상기 원시 데이터 중 물체 후보군 데이터를 생성하는 데이터 분류 모듈;상기 물체 후보군 데이터 중, 기 설정된 유사도에 따라 적어도 하나의 포인트 그룹을 생성하는 클러스터 모듈;포인트 그룹 생성 과정에서 과분할(over-segmentation)이 발생하는 경우, 상기 포인트 그룹의 회귀(regression)를 수행하는 회귀 보정 모듈; 및상기 포인트 그룹에서 물체 데이터를 추출하는 데이터 처리 모듈;을 포함하는 물체 탐지 장치
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,상기 센서 모듈은,2D 또는 3D LIDAR(LIght Detection And Ranging) 센서인 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 3 |
3
제 1항에 있어서,상기 센서 모듈은, 1주기 또는 1프레임을 기준으로 원시 데이터를 수집하여 누적하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 4 |
4
제 1항에 있어서,상기 데이터 분류 모듈은,상기 원시 데이터의 영역별 정보를 파악하기 위한 격자(grid) 구조를 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 5 |
5
제 4항에 있어서,상기 데이터 분류 모듈은,상기 원시 데이터를 기 저장된 점유 격자(occupancy grid)에 투사하고, 상기 원시 데이터 중 물체 후보군 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 6 |
6
제 5항에 있어서,상기 점유 격자는 직교좌표계 또는 극좌표계 격자이고,상기 원시 데이터는 3D 데이터 포인트이며,상기 데이터 분류 모듈이 상기 3D 데이터 포인트를 상기 점유 격자의 좌표값에 할당하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 7 |
7
제 4항에 있어서,상기 데이터 분류 모듈은,격자별로 포함하는 원시 데이터의 높이값 중 가장 낮은 값을 해당 격자의 지면 높이로 판단하여 저장하고, 상기 지면 높이보다 기 설정된 기준 이상 높은 원시 데이터의 집합을 물체 후보군 데이터로 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 8 |
8
제 1항에 있어서,상기 데이터 분류 모듈은,원시 데이터를 포함하는 2차원 또는 3차원 격자 구조를 통해 2차원 격자 셀(grid cell) 또는 3차원 격자 복셀(grid voxel)을 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 9 |
9
제 8항에 있어서,상기 데이터 분류 모듈은,상기 격자 셀 또는 상기 격자 복셀에 포함되는 원시 데이터의 평균(mean), 분산(variance), 표준편차 중 어느 하나를 연산하여 원시 데이터의 대표 원시 데이터를 산출하고, 각각의 대표 원시 데이터들을 꼭짓점(node)으로 선정하여, 이를 변(edge)로 연결하는 그래프(graph)를 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 10 |
10
제 1항에 있어서,상기 클러스터 모듈은,상기 물체 후보군 데이터간 유클리드 거리, 반사율, 법선 벡터 중 어느 하나를 포함하는 유사도에 따라 적어도 하나의 포인트 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 11 |
11
제 1항에 있어서,상기 물체 후보군 데이터의 밀도에 따라서, 상기 센서 모듈이 수집하는 원시 데이터의 탐색 범위를 조절하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 12 |
12
주변 환경에 대한 원시 데이터(raw data)를 수집하는 센서 모듈;상기 센서 모듈로부터 상기 원시 데이터를 입력받고, 기 설정된 기준에 따라서 상기 원시 데이터 중 물체 후보군 데이터를 생성하는 데이터 분류 모듈;상기 물체 후보군 데이터 중, 기 설정된 유사도에 따라 적어도 하나의 포인트 그룹을 생성하는 클러스터 모듈; 및상기 포인트 그룹에서 물체 데이터를 추출하는 데이터 처리 모듈;을 포함하고,상기 데이터 처리 모듈은,상기 포인트 그룹을 지면 접점까지 확장하고, 물체 후보군 데이터에 포함되지 않은 원시 데이터를 지면 데이터로 추출하고, 상기 지면 데이터 중 인근 포인트 그룹과 유사도가 설정된 기준 이상인 포인트들을 상기 포인트 그룹에 포함시키는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 13 |
13
삭제
|
| 14 |
14
제 12항에 있어서,상기 데이터 처리 모듈은,상기 포인트 그룹에 포함되어 있는 포인트를 선택하여, 상기 포인트의 법선 벡터, 반사율, 기울기 중 하나 이상을 이용하여 상기 포인트 그룹을 지면 접점 데이터까지 확장하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 15 |
15
제 12항에 있어서,상기 데이터 처리 모듈은,상기 포인트 그룹에 포함되어 있는 임의의 2개 포인트를 선택하여, 상기 포인트 간 연결선이 이루는 직선의 기울기, 연결선과 연결선 사이의 각도 차이 중 하나 이상을 이용하여 상기 포인트 그룹을 지면 접점까지 확장하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 16 |
16
삭제
|
| 17 |
17
제 1항에 있어서,상기 회귀 보정 모듈은,상기 포인트 그룹 간 거리가 기 설정된 값 이하인 경우에만 회귀를 수행하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 18 |
18
제 1항에 있어서,상기 회귀 보정 모듈은,수집된 포인트의 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw) 값을 추출하여, 회귀값(regression parameter)을 보정하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 19 |
19
제 1항에 있어서,상기 회귀 보정 모듈은,회귀를 통해 예측한 값과, 그에 인접한 포인트 그룹에 포함된 포인트 값을 비교하여, 그 차이가 기 설정된 값 이하인 경우 두 포인트 그룹을 하나의 포인트 그룹으로 변환하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 장치
|
| 20 |
20
(a) 주변 환경에 대한 원시 데이터를 수집하는 단계;(b) 상기 원시 데이터를 입력받고, 기 설정된 기준에 따라서 상기 원시 데이터 중 물체 후보군 데이터를 생성하는 단계;(c) 상기 물체 후보군 데이터 중, 기 설정된 유사도에 따라 적어도 하나의 포인트 그룹을 생성하는 단계;(d) 상기 포인트 그룹에서 물체 데이터를 추출하는 단계; 를 포함하고, 상기 포인트 그룹을 생성하는 단계(c)에서 과분할이 발생하는 경우, 상기 포인트 그룹의 회귀를 수행하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 방법
|
| 21 |
21
주변 환경에 대한 원시 데이터를 수집하고, 물체 탐지 서버에 송신하는 센서 장치;상기 원시 데이터를 수신하고, 기 설정된 기준에 따라서 상기 원시 데이터 중 물체 후보군 데이터를 생성하며, 상기 물체 후보군 데이터 중 기 설정된 유사도에 따라 적어도 하나의 포인트 그룹을 생성하고, 상기 포인트 그룹에서 물체 데이터를 추출하여 컨트롤러에 송신하는 물체 탐지 서버; 및상기 물체 데이터를 수신하는 컨트롤러;를 포함하고, 상기 물체 탐지 서버는 상기 포인트 그룹을 생성하는 단계에서 과분할이 발생하는 경우 상기 포인트 그룹의 회귀를 수행하는 것을 특징으로 하는 물체 탐지 시스템
|
