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이종 센서 간의 캘리브레이션 방법에 있어서,체커 보드를 이용하여 카메라 센서의 초점 길이, 왜곡 및 이미지의 중심을 포함하는 내부 특성에 대응하는 상기 카메라 센서 고유의 캘리브레이션 파라미터를 추정하는 단계;상기 추정된 캘리브레이션 파라미터를 이용하여 추출된 상기 카메라 센서의 시야(Field Of View, FOV)에 기초하여 상기 카메라 센서를 통해 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하는 단계;상기 카메라 센서의 시야에 기초하여 라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하는 단계;상기 식별된 이미지 데이터 및 포인트 클라우드 데이터 각각에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 단계;상기 이미지 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름과 상기 포인트 클라우드 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하는 단계; 및상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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제2항에 있어서,상기 홀을 인식하는 단계는,상기 식별된 이미지 데이터에 포함된 픽셀들에 대한 픽셀 값의 변화량에 기초하여 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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이종 센서 간의 캘리브레이션 방법에 있어서,카메라 센서를 통해 따라 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하는 단계;라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하는 단계;상기 식별된 이미지 데이터 및 포인트 클라우드 데이터 각각에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 단계;상기 이미지 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름과 상기 포인트 클라우드 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하는 단계; 및상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하고,상기 홀을 인식하는 단계는,상기 식별된 포인트 클라우드 데이터에 포함된 포인트들 중 일정 각도를 가지는 선을 구성하는 포인트들을 제거함으로써 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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이종 센서 간의 캘리브레이션 방법에 있어서,카메라 센서를 통해 따라 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하는 단계;라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하는 단계;상기 식별된 이미지 데이터 및 포인트 클라우드 데이터 각각에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 단계;상기 카메라 센서의 초점 거리, 상기 마커 보드에 존재하는 홀의 반지름 및 상기 카메라 센서와 라이다 센서 각각을 통해 인식된 홀의 반지름을 이용하여 결정된 상기 카메라 센서로부터 마커 보드까지의 제1 거리 및 상기 라이다 센서로부터 마커 보드까지의 제2 거리에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하는 단계; 및상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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제2항에 있어서,상기 캘리브레이션을 수행하는 단계는,상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함에 있어 이동 변환을 고려하여 투영하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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제2항에 있어서,상기 캘리브레이션이 수행된 카메라 센서 및 라이다 센서를 이용하여 타겟을 탐지하는 단계를 더 포함하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 방법
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제2항 내지 제4항 및 제6항 내지 제8항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,체커 보드를 이용하여 상기 카메라 센서의 초점 길이, 왜곡 및 이미지의 중심을 포함하는 내부 특성에 대응하는 상기 카메라 센서 고유의 캘리브레이션 파라미터를 추정하고,상기 추정된 캘리브레이션 파라미터를 이용하여 추출된 상기 카메라 센서의 시야(Field Of View, FOV)에 기초하여 상기 카메라 센서를 통해 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하며,상기 카메라 센서의 시야에 기초하여 라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하고,상기 식별된 이미지 데이터 및 포인트 클라우드 데이터 각각에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하며,상기 이미지 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름과 상기 포인트 클라우드 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하고,상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 식별된 이미지 데이터에 포함된 픽셀들에 대한 픽셀 값의 변화량에 기초하여 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,카메라 센서를 통해 따라 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하고, 라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하며, 상기 식별된 이미지 데이터에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하고,상기 식별된 포인트 클라우드 데이터에 포함된 포인트들 중 일정 각도를 가지는 선을 구성하는 포인트들을 제거함으로써 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하며,상기 이미지 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름과 상기 포인트 클라우드 데이터를 통해 인식한 홀의 반지름에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하고,상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,카메라 센서를 통해 따라 마커 보드를 촬영한 이미지 데이터를 식별하고, 라이다(LiDAR) 센서를 통해 상기 마커 보드를 센싱(Sensing)한 포인트 클라우드 데이터를 식별하며, 상기 식별된 이미지 데이터 및 포인트 클라우드 데이터 각각에서 상기 마커 보드에 존재하는 홀을 인식하고,상기 카메라 센서의 초점 거리, 상기 마커 보드에 존재하는 홀의 반지름 및 상기 카메라 센서와 라이다 센서 각각을 통해 인식된 홀의 반지름을 이용하여 결정된 상기 카메라 센서로부터 마커 보드까지의 제1 거리 및 상기 라이다 센서로부터 마커 보드까지의 제2 거리에 기초하여 상기 카메라 센서와 라이다 센서의 캘리브레이션을 위한 변환 벡터를 결정하며,상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함으로써 상기 카메라 센서 및 라이다 센서 간의 캘리브레이션을 수행하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 결정된 변환 벡터를 이용하여 상기 라이다 센서의 포인트 클라우드 데이터를 상기 카메라 센서의 이미지 데이터로 투영함에 있어 이동 변환을 고려하여 투영하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 캘리브레이션이 수행된 카메라 센서 및 라이다 센서를 이용하여 타겟을 탐지하는 이종 센서 간의 캘리브레이션 장치
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