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차량의 라이다로부터 수신된 라이다 데이터 및 상기 차량의 움직임 관련 정보를 기초로, 상기 차량의 주변에 위치하는 복수의 객체들 각각에 대응하는 포인트 데이터 및 상기 포인트 데이터의 속도 벡터 정보가 포함된 복수의 셀을 포함하는 동적 점유 그리드 맵을 생성하며;군집화 기법을 이용하여, 상기 동적 점유 그리드 맵에서 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 군집을 결정하며;상기 군집의 영역 크기 및 상기 군집에 속하는 셀들에 포함된 속도 벡터 정보에 기초하여, 상기 군집에 상응하는 객체를 정적 객체 또는 동적 객체로 분류하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 1항에 있어서,상기 동적 점유 그리드 맵을 생성하는 것은,상기 라이다 데이터를 기초로, 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 포인트 데이터가 포함된 복수의 격자 셀을 포함하는 점유 그리드 맵을 생성하며;상기 차량의 움직임 관련 데이터를 기초로 하여 산출된 상기 포인트 데이터의 속도 벡터 정보를 상기 점유 그리드 맵에 맵핑하여 상기 동적 점유 그리드 맵을 생성하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 2항에 있어서,상기 속도 벡터 정보는,상기 포인트 데이터에 대한 과거 및 현재 위치 정보와 경과 시간에 기초하여 획득된 속도 정보와 상기 차량의 움직임 관련 데이터에 포함된 상기 차량의 속도 정보에 기초하여 산출되는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 1항에 있어서,상기 군집 각각에 대하여 객체 식별 정보를 부여하는 것을 더 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 1항에 있어서,상기 정적 객체 또는 동적 객체로 분류하는 것은,상기 군집의 영역 크기가 미리 지정된 제1 임계 값보다 큰 제1 객체를 상기 정적 객체로 결정하며,상기 군집의 영역 크기가 상기 미리 지정된 제1 임계 값 이하인 제2 객체를, 대응하는 셀들에 포함된 속도 벡터 정보를 기초로 상기 정적 객체 또는 상기 동적 객체로 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 5항에 있어서,상기 제2 객체를 상기 정적 객체 또는 상기 동적 객체로 결정하는 것은,상기 제2 객체에 대응하는 셀들에 포함된 상기 속도 벡터 정보를 기초로 속도 벡터의 방향의 분산 값이 미리 지정된 제2 임계 값보다 큰지 여부를 확인하며,상기 분산 값이 상기 미리 지정된 제2 임계 값보다 크면, 상기 제2 객체를 상기 정적 객체로 결정하며,상기 분산 값이 상기 미리 지정된 제2 임계 값 이하이면, 상기 제2 객체를 상기 동적 객체로 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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제 1항에 있어서,상기 동적 점유 그리드 맵에서 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 군집을 결정하는 것은,상기 속도 벡터 정보를 기초로, 상기 복수의 셀에서의 임의의 포인트 데이터로부터 미리 지정된 범위 내의 각 포인트 데이터 중 상기 임의의 제1 포인트 데이터와의 속력 차가 미리 지정된 임계 값 이하인 제2 포인트 데이터를 하나의 군집으로 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 방법
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차량의 라이다로부터 라이다 데이터를 수신하는 인터페이스; 및상기 인터페이스와 전기적으로 연결된 제어부를 포함하고,상기 제어부는,상기 수신된 라이다 데이터 및 상기 차량의 움직임 관련 정보를 기초로, 상기 차량의 주변에 위치하는 복수의 객체들 각각에 대응하는 포인트 데이터 및 상기 포인트 데이터의 속도 벡터 정보가 포함된 복수의 셀을 포함하는 동적 점유 그리드 맵을 생성하고,군집화 기법을 이용하여, 상기 동적 점유 그리드 맵에서 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 군집을 결정하고,상기 군집의 영역 크기 및 상기 군집에 속하는 셀들에 포함된 속도 벡터 정보에 기초하여, 상기 군집에 상응하는 객체를 정적 객체 또는 동적 객체로 분류하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 8항에 있어서,상기 제어부는,상기 라이다 데이터를 기초로, 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 포인트 데이터가 포함된 복수의 격자 셀을 포함하는 점유 그리드 맵을 생성하고,상기 차량의 움직임 관련 데이터를 기초로 하여 산출된 상기 포인트 데이터의 속도 벡터 정보를 상기 점유 그리드 맵에 맵핑하여 상기 동적 점유 그리드 맵을 생성하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 9항에 있어서,상기 속도 벡터 정보는,상기 포인트 데이터에 대한 과거 및 현재 위치 정보와 경과 시간에 기초하여 획득된 속도 정보와 상기 차량의 움직임 관련 데이터에 포함된 상기 차량의 속도 정보에 기초하여 산출되는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 8항에 있어서,상기 제어부는,상기 군집 각각에 대하여 객체 식별 정보를 부여하는 것을 더 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 8항에 있어서,상기 제어부는,상기 군집의 영역 크기가 미리 지정된 제1 임계 값보다 큰 제1 객체를 상기 정적 객체로 결정하며,상기 군집의 영역 크기가 상기 미리 지정된 제1 임계 값 이하인 제2 객체를, 대응하는 셀들에 포함된 속도 벡터 정보를 기초로 상기 정적 객체 또는 상기 동적 객체로 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 12항에 있어서,상기 제어부는,상기 제2 객체에 대응하는 셀들에 포함된 상기 속도 벡터 정보를 기초로 속도 벡터의 방향의 분산 값이 미리 지정된 제2 임계 값보다 큰지 여부를 확인하며,상기 분산 값이 상기 미리 지정된 제2 임계 값보다 크면, 상기 제2 객체를 상기 정적 객체로 결정하며,상기 분산 값이 상기 미리 지정된 제2 임계 값 이하이면, 상기 제2 객체를 상기 동적 객체로 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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제 8항에 있어서,상기 제어부는,상기 속도 벡터 정보를 기초로, 상기 복수의 셀에서의 임의의 포인트 데이터로부터 미리 지정된 범위 내의 각 포인트 데이터 중 상기 임의의 제1 포인트 데이터와의 속력 차가 미리 지정된 임계 값 이하인 제2 포인트 데이터를 하나의 군집으로 결정하여, 상기 동적 점유 그리드 맵에서 상기 복수의 객체들 각각에 대응하는 군집을 결정하는 것을 포함하는,차량의 주변 객체 분류 시스템
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