• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.271-280
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• 2023

FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar system is widely used in autonomous driving and navigation applications due to its high detection capabilities independent of weather conditions and environments. However, radar signals can be easily contaminated by various noises such as speckle noise, receiver saturation, and multipath reflection, which can worsen sensing performance. To handle this problem, we propose a learning-free noise removal technique for radar to enhance detection performance. The proposed method leverages adaptive thresholding to remove speckle noise and receiver saturation, and wavelet transform to detect multipath reflection. After noise removal, the radar image is reconstructed with the geometric structure of the surrounding environments. We verify that our method effectively eliminated noise and can be applied to autonomous driving by improving the accuracy of odometry and place recognition.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권6호
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• pp.711-720
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• 2015

Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance have been reported. Since several pixels per an object may be generated in a close-range radar application, a width of an object can be estimated automatically by various signal processing techniques. In this paper, we tried to attempt to develop an algorithm to estimate obstacle width using Radar images. The proposed method consists of 5 steps - 1) background clutter reduction, 2) local peak pixel detection, 3) region growing, 4) contour extraction and 5)width calculation. For the performance validation of our method, we performed the test width estimation using a real data of two cars acquired by commercial radar system - I200 manufactured by Navtech. As a result, we verified that the proposed method can estimate the widths of targets.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권6호
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• pp.810-820
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• 2014

Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.986-994
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• 2016

본 논문에서는 초음파 센서를 활용한 2D 실내 지도 작성을 위하여 회전형 모듈과 고정형 모듈을 개발하여 각 모듈의 가능성과 한계점을 확인하였으며, 초음파 센서를 활용하여 실내 지도 작성 시에 고려하여야 할 센서 특성 실험과 2D 실내 지도 작성 결과를 기술한다. 최근 실내 공간에서의 simultaneous localization and mapping(SLAM) 기술이 많은 주목을 받으면서 이와 더불어 실내 공간을 인식하여 지도정보로 만들기 위한 기술연구 또한 활발히 진행되고 있고, 이를 위한 기술로써 LiDAR, 초음파, 카메라 등이 많이 사용 되고 있다. 가장 좋은 성능을 지닌 LiDAR 기술의 경우 초음파에 비해 높은 해상력과 넓은 탐지범위를 가지고 있지만 모듈 크기의 한계, 높은 비용, 많은 연산량 그리고 비교적 다양한 매질에 따른 노이즈에 약한 특성이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 초음파 센서를 활용하여, 레이저 센서의 취약점을 보완함과 동시에 비교적 적은 연산량을 가지며 최소한의 초음파 센서를 사용한 2D 실내 지도 작성 기법을 제안하며 실험을 통하여 이를 검증하였다.