• 제목/요약/키워드: 2D LiDAR

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FPGA 고속병렬처리 구조의 FMCW LiDAR 신호처리 알고리즘 개발 (Development of Parallel Signal Processing Algorithm for FMCW LiDAR based on FPGA)

  • 이종헌;최지은;라종필
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.335-343
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    • 2024
  • 본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.

해운대 해안의 시기별 해안선 변화량 분석 (Time Series Coastline Change Analysis of Haeundae Beach)

  • 이재원;김용석;이인수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5D호
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    • pp.655-662
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    • 2009
  • 본 연구에서는 해안선 변화량을 분석하기 위하여 다년간에 걸쳐 모니터링을 실시하였다. 실험대상지역은 해운대 해수욕장을 선정하였으며, 2005년부터 2008년까지 4년에 걸쳐 RTK-GPS 측량자료와 항공 LiDAR 자료를 수집하였다. 또한 2006년과 2009년에는 항공 LiDAR 측량을 실시하였으며, 상호 비교 분석을 통하여 시기별 해안선 변화를 분석하고자 한다. 해운대 해안의 해안선 길이는 RTK-GPS 결과(7회 측정) 평균 1,347m로 나타났으며, 항공 LiDAR의 경우(2회 측정)는 평균 1,378m로 조사되었다. 또한 2008년 11월 측정에서는 해안선 길이가 평균치 보다 약 4.5% 감소함을 알 수 있었으며, 침식과 퇴적에 대해서는 해안선 좌우측이 침식되었고 중앙부분을 중심으로 바다 쪽으로 약 3~7m정도가 퇴적됨을 알 수 있었다. 이는 양쪽 부분의 모래가 파도와 조류의 영향으로 중앙부분으로 이동한 것으로 파악된다. 그리고 해마다 해안선의 길이는 축소되고 있는 것으로 파악되었으며, 해빈 폭은 2~7m정도 증가되고 있음을 알 수 있었다.

2차원 라이다와 상업용 영상-관성 기반 주행 거리 기록계를 이용한 3차원 점 구름 지도 작성 시스템 개발 (Development of 3D Point Cloud Mapping System Using 2D LiDAR and Commercial Visual-inertial Odometry Sensor)

  • 문종식;이병윤
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.107-111
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    • 2021
  • A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.

Accuracy Comparison Between Image-based 3D Reconstruction Technique and Terrestrial LiDAR for As-built BIM of Outdoor Structures

  • Lee, Jisang;Hong, Seunghwan;Cho, Hanjin;Park, Ilsuk;Cho, Hyoungsig;Sohn, Hong-Gyoo
    • 한국측량학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.557-567
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    • 2015
  • With the increasing demands of 3D spatial information in urban environment, the importance of point clouds generation techniques have been increased. In particular, for as-built BIM, the point clouds with the high accuracy and density is required to describe the detail information of building components. Since the terrestrial LiDAR has high performance in terms of accuracy and point density, it has been widely used for as-built 3D modelling. However, the high cost of devices is obstacle for general uses, and the image-based 3D reconstruction technique is being a new attraction as an alternative solution. This paper compares the image-based 3D reconstruction technique and the terrestrial LiDAR in point of establishing the as-built BIM of outdoor structures. The point clouds generated from the image-based 3D reconstruction technique could roughly present the 3D shape of a building, but could not precisely express detail information, such as windows, doors and a roof of building. There were 13.2~28.9 cm of RMSE between the terrestrial LiDAR scanning data and the point clouds, which generated from smartphone and DSLR camera images. In conclusion, the results demonstrate that the image-based 3D reconstruction can be used in drawing building footprint and wireframe, and the terrestrial LiDAR is suitable for detail 3D outdoor modeling.

항공 라이다 수치지면자료의 오분류 영역 탐지 알고리즘 (Misclassified Area Detection Algorithm for Aerial LiDAR Digital Terrain Data)

  • 김민철;노명종;조우석;방기인;박준구
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.79-86
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    • 2011
  • 최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.

LiDAR자료의 3차원 정보를 이용한 최적 Sensor 위치 선정 가능성 분석 (A study on Optimal Sensor Placement using 3D information of LiDAR)

  • 유한서;이우균;최성호;강병진
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.244-245
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    • 2009
  • 일반적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 자료로부터 3차원 위치정보와 속성 정보를 취득하여 활용 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Grid($100m{\times}100m$) 기반인 2차원적 Grid Point를 통해 Sensor Field를 정하고 LiDAR의 3차원적 좌표정보를 이용하여 최적 센서 위치를 선정하고 중간에 장애물(Obstacle)이 존재하는 경우 또한 알고리즘을 통해 최적위치인 Grid point를 선정하였다. 알고리즘은 3가지 측면을 고려하여 분류하였다. 첫째 장애물이 없는(Non Obstacle) 2차원적인 경우, 둘째 장애물이 존재(Obstacle)하는 2차원적인 경우, 셋째 장애물이 존재(Obstacle)하며 3차원적인 알고리즘을 고려하였다. 향후 연구에서는 LiDAR를 직접 적용하여 최적 선정 지역을 도출하여 알고리즘을 적용할 것이다.

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1채널 단일광자검출기를 이용한 낮은 광출력의 SWIR(Short Wave Infrared) 3D 라이다 시스템 개발 (Development of SWIR 3D Lidar System with Low Optical Power Using 1 Channel Single Photon Detector)

  • 권오성;이승필;신승민;박민영;반창우
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제25권6_3호
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    • pp.1147-1154
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    • 2022
  • Now that the development of autonomous driving is progressing, LiDAR has become an indispensable element. However, LiDAR is a device that uses lasers, and laser side effects may occur. One of them is the much-talked-about eye-safety, and developers have been satisfying this through laser characteristics and operation methods. But eye-safety is just one of the problems lasers pose. For example, irradiating a laser with a specific energy level or higher in a dusty environment can cause deterioration of the dust particles, leading to a sudden explosion. For this reason, the dust ignition proof regulations clearly state that "a source with a pulse period of less than 5 seconds is considered a continuous light source, and the average energy does not exceed 5 mJ/mm 2 or 35 mW" [2]. Energy of output optical power is limited by the law. In this way, the manufacturer cannot define the usage environment of the LiDAR, and the development of a LiDAR that can be used in such an environment can increase the ripple effect in terms of use in application fields using the LiDAR. In this paper, we develop a LiDAR with low optical power that can be used in environments where high power lasers can cause problems, evaluate its performance. Also, we discuss and present one of the directions for the development of LiDAR with laser power limited by dust ignition proof regulations.

도심지역 LiDAR자료로부터 도로포인트 추출기법 연구 (Extracting Road Points from LiDAR Data for Urban Area)

  • 장영운;최연웅;조기성
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2D호
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    • pp.269-276
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    • 2008
  • 오늘날 도로망에 대한 자료기반을 구축하고, 유지 관리하는 것은 교통, 도시계획 등과 같은 많은 사회 전반 업무에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 비상사태 대처나 재난 관리와 같은 많은 중요한 요소들이 그와 같은 자료에 바탕을 두고 있다. 그러나 도로망 자료를 구성하고 보완하는 일에는 높은 비용이 필요하며, 대부분의 시간을 많은 인력에 의존해야 하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 LiDAR 원시자료로부터 도로관련 자료기반 구축을 위한 도로 포인트 추출을 위하여 정보량 추정의 척도로 사용되는 정보이론적 관점에서의 엔트로피 이론을 도입하여 LiDAR 자료의 표고정보에 대한 엔트로피를 계산함으로써 포인트들을 분류하여 그룹화하고 분류된 그룹들의 반사강도를 이용하여 도로로 예상되는 그룹을 추출하였으며, 법령에서 규정하고 있는 각종 도로 및 시설의 특징을 이용하여 도시지역 LiDAR 원시자료로부터 도로포인트를 자동적으로 추출하기 위한 방법을 제시하였다.

딥러닝 기반 2D 객체 인식 모델과 저비용 LiDAR 센서를 이용한 실시간 3D 객체 탐지 시스템 개발 (Development of a Real-Time 3D Object Detection System using a Deep Learning-based 2D Object Recognition Model and Low-Cost LiDAR Sensor)

  • 이애진;황예진;정보인;이기용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.716-717
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    • 2023
  • 최근 자율주행 기술이 큰 주목을 받고 있지만 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 연구 및 상용화에 큰 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 쉽게 사용 가능한 딥러닝 2D 객체 인식 모델과 범용 태블릿에 탑재된 저비용 LiDAR 센서를 이용하여 실시간 3D 객체 탐지가 가능한 시스템을 개발한다. 개발된 시스템을 실제 1/10 크기의 차량 모델에 적용하여 테스트해본 결과 개발 용이성과 정확도 측면에서 자율주행을 위한 저비용 센서로 충분히 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.

딥러닝 기반 3차원 라이다의 반사율 세기 신호를 이용한 흑백 영상 생성 기법 (Deep Learning Based Gray Image Generation from 3D LiDAR Reflection Intensity)

  • 김현구;유국열;박주현;정호열
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.