• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2014

돌발적으로 발생하는 도로 장애물은 고속으로 주행하는 차량의 안전운행을 위협한다. 따라서, 악천후 시에도 도로상의 돌발 장애물을 탐지하고, 충돌을 방지할 수 있는 전천후 레이다 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 도로 장애물 탐지 및 경보를 위한 Ka-대역 펄스 도플러 레이다 시험모델의 설계 제작 및 성능시험 결과를 제시한다. 레이다 센서는 도로 환경조건에 적합하고, 다양한 고정 및 이동 장애물에 대하여 탐지, 추적 및 차선 식별 기능이 요구된다. 개발된 레이다는 안테나, 송수신기, 신호처리기 및 제어기로 구성된다. 주요 적용 기술은 고정 장애물 탐지를 위한 클러터 맵 기반 변화 탐지 기법, 이동 장애물 속도 탐지를 위한 도플러 추정 기법, 그리고 차선 식별을 위한 3-horn 모노펄스 방위각 추정 및 추적 기법이 포함된다. 개발된 레이다 시스템의 장애물 탐지와 차량 감시 성능은 성능시험과 환경시험을 통하여 설계 요구 조건을 만족하는 것으로 확인되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2016

무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.853-856
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• 2008

센서 네트워크의 한 개의 노드인 모바일 센서 차량들은 주위를 이동하면서 장애물을 탐지하고, 자신이 만든 지도를 서로 교환하여 합쳐 자신의 위치를 지역화한다. 이를 위해서 모바일 센서 차량들은 각종 센서를 탑재하여 자신의 위치를 파악한다. 이 논문에서는 데드-레코닝, 카메라, 그리고 RSSI 를 사용한 모바일 센서 차량의 지역화를 개별적으로 실험해봄으로써 거리에 따른 정확성을 알아보고, 이로써 각각 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 낳은 지역화할 수 있는지 살펴본다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.55-59
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• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.329-332
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• 2023

딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권6호
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• pp.1006-1012
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• 2010

For the autonomous navigation of an unmanned ground vehicle in the rough terrain and combat, the dust environment should necessarily be overcome. Therefore, we propose a robust obstacle detection methodology using laser range sensor and radar. Laser range sensor has a good angle and distance accuracy, however, it has a weakness in the dust environment. On the other hand, radar has not better the angle and distance accuracy than laser range sensor, it has a robustness in the dust environment. Using these characteristics of laser range sensor and radar, we use laser range sensor as a main sensor for normal times and radar as a assist sensor for the dust environment. For fusion of laser range sensor and radar information, the angle and distance data of the laser range sensor and radar are separately transformed to the angle and distance data of virtual range sensor which is located in the center of the vehicle. Through distance comparison of laser range sensor and radar in the same angle, the distance data of a fused virtual range sensor are changed to the distance data of the laser range sensor, if the distance of laser range sensor and radar are similar. In the other case, the distance data of the fused virtual range sensor are changed to the distance data of the radar. The suggested methodology is verified by real experiment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.267-279
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• 2015

자율 주행 자동차 개발에 있어서 라이다 센서의 중요성이 커지고 있다. 센서 선정이나 알고리즘 개발을 위해 고가의 라이다 센서를 차량에 탑재하여 다양한 주행 환경에 대해 시험하기에 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 다양한 차량용 라이다 센서에 대한 일반화된 기하모델링을 통해 범용적으로 적용될 수 있는 차량용 라이다 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터를 활용하여 많이 활용되고 있는 특정 센서에 대하여 데이터 시뮬레이션과 품질 검증을 수행하였다. 또한, 생성된 데이터를 장애물 탐지에 적용함으로써 선정된 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 이처럼 개발된 시뮬레이터는 센서의 도입 및 운용에 앞서서 다양한 실험을 가능하게 하고, 하드웨어 구축과 병행하여 알고리즘 개발을 도모할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1285-1294
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• 2010

무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.