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레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015115732
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 거리 측정 센서로부터 점군 데이터(Point Cloud Data, PCD)를 획득하고, 측정된 데이터를 점의 특성에 따라서 분류하고, 효과적인 객체 분할을 위해서 지면을 제거하고, 데이터를 각각의 물체에 해당되는 점군들로 분할한 후, 각각의 객체를 구체적인 물체로 분류하는 것을 특징으로 하는 실시간성을 확보할 수 있고 온라인 처리가 가능한 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06K 9/20 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
CPC G06K 9/00637(2013.01) G06K 9/00637(2013.01) G06K 9/00637(2013.01)
출원번호/일자 1020120027835 (2012.03.19)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1268523-0000 (2013.05.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20130528) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.03.19)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안승욱 대한민국 대전 유성구
2 강정원 대한민국 대전 유성구
3 김시종 대한민국 대전 유성구
4 최윤근 대한민국 대전 유성구
5 오택준 대한민국 대전 유성구
6 정명진 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김학제 대한민국 서울특별시 서초구 매헌로 ** 하이브랜드빌딩 **층 (양재동)(피닉스국제특허법률사무소)
2 문혜정 대한민국 서울특별시 서초구 매헌로 **, 하이브랜드빌딩 **층 (양재동)(피닉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2012-0220950-50
2 보정요구서
Request for Amendment		 2012.03.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2012-0036152-19
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2012.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2012-0335205-27
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.01.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0035422-51
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.03.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0231358-22
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2013-0231343-48
8 등록결정서
Decision to grant		 2013.05.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0336709-86
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
센서로부터 환경에 대한 점군 데이터(point cloud data)를 연속적으로 획득하는 단계;점군 데이터를 점의 특성에 따라서 수평형, 수직형, 또는 경사형으로 분류하는 단계;수평형 점들 중에서 지면에 해당되는 점들을 검출 및 제거하는 단계;분류된 점군들을 각각의 객체(object)에 해당되는 점군들로 객체 분할(segmentation)하는 단계; 및 전 단계에 의해서 구별된 각각의 객체를 특정한 물체로 분류 (classification)하는 단계를 포함하고, 상기 지면 검출 및 제거 단계는 지면에 해당되는 임의의 점을 시작점으로 지정하는 단계;수평형에 해당되는 점과 상기 시작점의 두 점의 높이차를 비교하여, 두 점의 높이차가 기준값 이하이면 비교되는 점을 지면에 해당되는 점으로 분류하고, 두 점의 높이차가 기준값을 초과하면 지면에 해당되지 않는 점으로 검출하는 단계; 수평형으로 분류된 모든 점들에 대해서 전 단계를 반복 수행하는 단계; 및 상기 지면에 해당되는 점으로 판단된 점들을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 점군 데이터 획득 단계는 이동체의 진행 방향에 대해서 수직으로 설치된 하나 이상의 2차원 레이저 거리측정 센서로부터 지면에 대하여 수직 방향으로 스캔하여 3차원 점군 데이터를 획득하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 점군 데이터 획득 단계는 레이저 거리측정 센서가 지면에 대해서 수직으로 스캔되도록 하고, 레이저 거리측정 센서를 회전시켜서 3차원 점군 데이터를 수득하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 점군 데이터 분류 단계는 연속적으로 획득된 점군 데이터를 점과 점을 잇는 선(에지)과 X-Y 평면 상의 각도를 구하여, 이러한 각도에 따라서 측정된 모든 점들을 수직형(vertical type), 경사형(slope type), 및 수평형(horizontal type)의 세 가지 유형으로 분류하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 점과 점을 잇는 선(에지)과 X-Y 평면 상의 각도에 의한 분류 단계는 분할 기준이 되는 각도를 0과 90도 사이의 각도를 3등분하여 균등하게 분할하여 분류하거나, 검출의 정확도를 향상시키기 위해 임의로 기준 각도를 정하여 분류하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 점군 데이터 분류 단계는 연속적으로 획득된 점군 데이터를 임의의 점과 이전에 측정된 점을 잇는 선과 X-Y 평면 상의 각도와 그 점과 이후에 측정된 점을 잇는 선과 X-Y 평면 상의 각도의 두 개의 각을 가지고 판단하되, 하나 이상의 각이 수직형이면 수직형으로 분류하고, 수직형이 없고 하나 이상의 수평형이 존재하면 수평형으로 분류하고, 수직형도 수평형도 아닌 경우 경사형으로 분류하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
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삭제
8 8
제1항에 있어서, 상기 시작점은 매순간 스캔되는 2차원 데이터 가운데 첫 번째로 측정된 점인 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 시작점 지정 단계는 사전에 지면을 검출한 후에 시작점을 사용자가 지정하거나 선검출(line detection)에 의해 지면을 검출하여 시작점으로 지정하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
10 10
제1항에 있어서, 상기 객체 분할 단계는 (a) 측정점을 기준으로 이전에 측정된 데이터에서 후보군을 설정하는 단계;(b) 후보군에 해당되는 모든 점들에 대해서 3차원 환경에서 최단직선 거리를 계산하여 특정 반경 이내에 존재하는 점을 확인하는 단계; (c) 상기 특정 반경 이내에 존재하는 점들을 자신과 인접하는 점으로 간주하여 같은 하나의 객체로 지정하는 단계; 및 (d) 점의 측정 순서에 따라서 모든 점들에 대해서 상기 단계 (a) 내지 (c)를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 객체 지정 과정은 같은 객체로 지정하고자 하는 경우 객체 ID를 부여하되, 이미 객체 ID가 존재할 경우 동일한 객체 ID를 부여하고, 객체 ID가 존재하지 않는 경우 새로운 객체 ID를 부여하며, 객체 ID가 둘 이상 존재할 경우 ID 리스트를 생성하여 해당 리스트 내의 객체 ID에 속하는 모든 점들에 대해서 하나의 객체 ID를 부여하는 과정임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
12 12
제10항에 있어서, 상기 반경 설정은 측정 거리가 멀어질수록 커지도록 하여 측정 거리에 따라서 반경의 크기를 달리하여 설정하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
13 13
제10항에 있어서, 상기 객체 분류 단계는 피셔의 선형 판별 분석법(Fisher's Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 2진 분류법에 기초하여 분류하고자 하는 클래스의 수에 따라서 분류과정을 반복 수행하는 단계임을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
14 14
제1항에 있어서, 상기 객체 분류 단계는 미리 구한 샘플 데이터를 이용하여 환경을 학습하는 단계; 일정 수 이상의 점들로 구성된 클러스터들을 선별하는 단계; 선별된 클러스터들에 대해서 특징점들을 추출하는 단계; 특징점들을 이용하여 선형판별 분석하여 구체적인 물체를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 특징점은 수평 방향의 크기, 중간 지점의 수평방향의 크기, 높이, 최대 높이값, 최소 높이값, 총 포인트 수, 높이에 대한 포인트 밀도, 수직형의 포인트 수, 경사형의 포인트 수, 수평형의 포인트 수, 높이에 대한 수직형의 포인트 밀도, 높이에 대한 경사형의 포인트 밀도, 높이에 대한 수평형의 포인트 밀도, 수직형의 포인트의 비율, 경사형의 포인트의 비율, 수평형의 포인트의 비율, 각 빈(bin)에서 수직형의 포인트의 비율, 각 빈에서 경사형의 포인트의 비율, 각 빈에서 수평형의 포인트의 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
16 16
제14항에 있어서, 상기 방법이 각 점의 좌표와 점의 종류를 산출한 후 3차원 모델링하여 매핑하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 도시 환경에서의 빠른 주변 환경 인식 방법
17 17
제1항 내지 제6항 및 제8항 내지 제16 항 중 어느 한 항의 환경 인식 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국로봇산업진흥원 지능로봇 보급 및 확산사업 프로젝트 리더형 로봇전문인력양성