Abstract
The range data acquired by 2D/3D LIDAR, a core sensor for autonomous navigation of an unmanned ground vehicle, is effectively used for ground modeling and obstacle detection. Within the ambiguous boundary of a road environment, however, LIDAR does not provide enough information to analyze the traversable region. This paper presents a new method to analyze a candidate area using the characteristics of LIDAR reflectivity for better detection of a traversable region. We detected a candidate traversable area through the front zone of the vehicle using the learning process of LIDAR reflectivity, after calibration of the reflectivity of each channel. We validated the proposed method of a candidate traversable region detection by performing experiments in the real operating environment of the unmanned ground vehicle.
무인지상차량의 자율주행을 위한 핵심센서로 사용되는 2D/3D 라이다(LIDAR) 센서에서 제공되는 거리 데이터는 지면 모델링 및 장애물 검출을 위해 효과적으로 활용되지만, 도로의 경계가 모호한 환경 등에서는 주행가능영역에 대한 분석이 어렵게 된다. 본 논문에서는 라이다의 반사율 특성을 이용하여 무인차량의 주행 가능한 영역에 대한 후보 영역을 추가로 분석함으로써 보다 효과적으로 주행가능영역을 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 3D LIDAR의 반사율을 보정하고 무인차량 전방 영역의 반사율에 대한 학습을 통해 주행가능 후보영역을 검출하였으며, 무인차량 실제 운용환경에서의 실험을 통해 후보영역 검출 결과를 검증하였다.