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고해상도 라이다 데이터로 학습된 라이다 물체인식 알고리즘을 이용한 물체인식장치에 있어서, 저해상도 라이다 센서로부터 수신하는 포인트 데이터를 상기 저해상도 라이다 센서의 위치를 원점으로 하는 원통좌표계로 좌표 변환하는 포인트 변환부;상기 원통좌표계의 특정 영역을 분할하여 복수의 가상채널을 생성하고, 생성된 각 가상채널에 상기 변환된 포인트 데이터를 정렬하는 포인트 정렬부; 상기 저해상도 라이다 센서의 측정 영역을 분할하고, 분할된 측정 영역 각각에 상기 정렬된 포인트 데이터를 매칭하는 포인트 매칭부; 및 상기 알고리즘에 기초하여 상기 정렬된 포인트 데이터가 매칭된 측정 영역으로부터 물체를 인식하는 물체인식부를 포함하는 물체인식장치
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제1항에 있어서,상기 포인트 정렬부는, 상기 원통좌표계의 z축 영역을 상기 알고리즘의 수평축 채널 개수에 기초해 분할하여 상기 복수의 가상채널인 수평축 채널을 구성하고, 상기 원통좌표계의 θ축 값을 기준으로 상기 수평축 채널 각각에 상기 변환된 포인트 데이터들을 정렬하는 것을 특징으로 하는 물체인식장치
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제2항에 있어서, 상기 포인트 매칭부는, 상기 알고리즘의 채널 개수와 채널 당 포인트 개수에 기초하여 상기 측정 영역을 분할하고, 분할된 측정 영역 각각에 상기 각 수평축 채널에 상기 정렬된 포인트 데이터들을 매칭하여 분할된 각 측정 영역에 하나의 포인트 데이터를 투입하는 것을 특징으로 하는 물체인식장치
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제3항에 있어서, 상기 포인트 매칭부는, 상기 분할된 측정 영역 각각을 상기 각 수평축 채널과 비교하고, 상기 분할된 측정 영역에 대응되는 수평축 채널에 상기 정렬된 포인트 데이터가 존재하면, 해당 정렬된 포인트 데이터를 상기 분할된 측정영역에 투입하여 상기 알고리즘에 대응하는 목표 해상도에 맞게 업스케일링하는 것을 특징으로 하는 저해상도 라이다 센서를 이용한 물체인식장치
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제1항에 있어서, 상기 분할된 측정 영역 중에서 매칭된 포인트 데이터가 존재하지 않는 공백 영역에 기설정된 조건에 기초하여 생성된 포인트 데이터를 투입하여 상기 공백 영역을 제거하는 공백 제거부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체인식장치
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제5항에 있어서, 상기 공백 제거부는, 일정 길이의 버퍼를 상기 분할된 측정 영역 내에서 Z축 또는 θ축 방향으로 슬라이딩하고, 상기 버퍼의 일정 길이에 대응되는 상기 공백 영역을 포함하는 분할된 측정 영역 내에서 유사한 길이(length) 데이터를 가진 포인트 데이터 쌍이 존재하면, 상기 데이터 쌍의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 포인트 데이터로써 상기 공백 영역에 투입하는 것을 특징으로 하는 저해상도 라이다 센서를 이용한 물체인식장치
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고해상도 라이다 데이터로 학습된 라이다 물체인식 알고리즘을 이용한 물체인식장치에서 수행하는 물체인식방법에 있어서, 저해상도 라이다 센서로부터 수신하는 포인트 데이터를 상기 저해상도 라이다 센서의 위치를 원점으로 하는 원통좌표계로 좌표 변환하는 단계; 상기 원통좌표계의 특정 영역을 분할하여 복수의 가상채널을 생성하고, 생성된 각 가상채널에 상기 변환된 포인트 데이터를 정렬하는 단계; 상기 저해상도 라이다 센서의 측정 영역을 분할하고, 분할된 측정 영역 각각에 상기 정렬된 포인트 데이터를 매칭하는 단계; 및상기 알고리즘에 기초하여 상기 정렬된 포인트 데이터가 매칭된 측정 영역으로부터 물체를 인식하는 단계를 포함하는 물체인식방법
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제7항에 있어서, 상기 변환된 포인트 데이터를 정렬하는 단계에서는, 상기 원통좌표계의 z축 영역을 상기 알고리즘의 수평축 채널 개수에 기초해 분할하여 상기 복수의 가상채널인 수평축 채널을 구성하고, 상기 원통좌표계의 θ축 값을 기준으로 상기 수평축 채널 각각에 상기 변환된 포인트 데이터들을 정렬하는 것을 특징으로 하는 물체인식방법
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제8항에 있어서, 상기 정렬된 포인트 데이터를 매칭하는 단계에서는, 상기 알고리즘의 채널 개수와 채널 당 포인트 개수에 기초하여 상기 측정 영역을 분할하고, 분할된 측정 영역 각각에 상기 각 수평축 채널에 상기 정렬된 포인트 데이터들을 매칭하여 분할된 각 측정 영역에 하나의 포인트 데이터를 투입하는 것을 특징으로 하는 물체인식방법
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제9항에 있어서, 상기 정렬된 포인트 데이터를 매칭하는 단계에서는, 상기 분할된 측정 영역 각각을 상기 각 수평축 채널과 비교하고, 상기 분할된 측정 영역에 대응되는 수평축 채널에 상기 정렬된 포인트 데이터가 존재하면, 해당 정렬된 포인트 데이터를 상기 분할된 측정영역에 투입하여 상기 알고리즘에 대응하는 목표 해상도에 맞게 업스케일링하는 것을 특징으로 하는 물체인식방법
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제7항에 있어서, 상기 분할된 측정 영역 중에서 매칭된 포인트 데이터가 존재하지 않는 공백 영역에 기설정된 조건에 기초하여 생성된 포인트 데이터를 투입하여 상기 공백 영역을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체인식방법
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제11항에 있어서, 상기 공백 영역을 제거하는 단계에서는, 상기 목표 해상도의 크기에 기초하여 설정된 일정 길이의 버퍼를 상기 분할된 측정 영역 내에서 Z축 또는 θ축 방향으로 슬라이딩하고, 상기 버퍼의 일정 길이에 대응되는 상기 공백 영역을 포함하는 분할된 측정 영역 내에서 유사한 길이(length) 데이터를 가진 포인트 데이터 쌍이 존재하면, 상기 데이터 쌍의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 포인트 데이터로써 상기 공백 영역에 투입하는 것을 특징으로 하는 물체인식방법
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