• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.167-181
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• 2024

자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1015-1023
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• 2022

착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제18권4호
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• pp.405-414
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• 2000

IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.85-92
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• 2010

This study shows the path generation algorithm for an UGV (Unmanned Ground Vehicle). The developed UGV frame which has a 4-wheel driven mechanism and diesel source is applied. Proposed vehicle system in this research is aimed to military purpose. To achieve the unmanned autonomous driving, following two main issues are considered. First, behavior module for positioning and posture of vehicle system and second, cognition module to receive the information from environment are proposed and verified. To do this, rover which can acquire the positioning information from earth coordinate and IMU (Inertial Measurement Unit) which can measure the posture are combined to design the path planning algorithm.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.40-51
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• 2021

실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.