HD Map과 3차원 점군 데이터를 이용한 전역 위치 인식 및 추정 기법 = Global localization technique using HD map and 3D point cloud

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최근 자율주행 자동차의 위치 추정에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 3차원 점군 데이터와 정밀 도로 지도의 매칭에 기반한 위치 추정 기법에 대한 연구이다. 차량의 위치 추정에 일반적으로 사용되는 GPS (Global Positioning System)의 경우 터널, 고층 건물 등이 많은 도심에서 신호 차단, 멀티패스 등의 현상으로 정상적으로 작동하지 않을 수 있다. 그리고 카메라의 경우 날씨, 조도 등 환경 변화에 민감한 특성을 가지고 있어 시공간의 변화에서 그 성능이 일정하지 않다. 하지만, 3D LiDAR (Light Detection And Ranging)의 경우 주변 환경에서 반사되는 신호를 활용하여 거리 정보를 직접적으로 감지하며 상대적으로 날씨, 조도 등의 변화에 강건한 특성을 가진다. 또한, 3차원 거리 정보뿐만 아니라 광선 밀도를 제공하므로 도로의 차선 및 기타표시 정보를 3D LiDAR의 특성을 이용해 강인하게 검출할 수 있다. 정밀 도로 지도의 경우, 차선 및 도로 표시 정보에 대한 정보를 GIS (Geographic Information System) 기반의 벡터맵 형태로 제공한다. 그리고 3D LiDAR는 감지할 수 있는 영역 전체에서 점의 형태로 데이터를 제공하는데 이러한 서로 다른 종류의 데이터로 인해 위치 인식 및 추정을 수행하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적응형 위상 상관 관계(Adaptive Phase Correlation)를 이용해 정밀 도로 지도와 3D LiDAR를 이용해 얻은 로컬 맵의 이동(Translation)과 회전(Rotation)을 추정한다. 그리고 거리 변환(Distance Transform)을 통해 정밀 도로 지도와 로컬 맵과의 유사 영역을 검출하고 최적화하는 과정을 통해 위치를 추정함으로써 이종의 데이터를 이용한 위치 추정의 어려움을 극복하고자 한다. 차선 및 도로 표시 정보를 검출하기 위해 영역 확장(Region Growing) 기반의 세그멘테이션 방식을 이용해 차도 및 지표면 영역을 검출하고, 지역 가변 이진화를 통해 차선 및 도로 표시 정보에 대한 로컬 맵을 생성한다. 그리고 정밀 도로 지도의 점들에 대한 맵과 로컬 맵에 대한 매칭을 통해 전역 위치를 추정한다. 본 논문을 요약하면, 정밀 도로 지도 데이터에 포함된 차선 및 도로 표시 정보를 3D LiDAR를 이용해 검출하고 매칭을 통해 전역 위치를 추정한다. 최종적으로 서울 상암 월드컵 아파트 단지 부근에서의적응형 위상 상관 관계를 통한 실험으로 정밀 도로 지도와 3차원 점군 데이터를 이용한 전역 위치 인식 및 추정 기법을 검증하였. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방식보다 우수함을 실험을 통해 입증하였다.
Advisors
명현researcherMyung, Hyunresearcher
Description
한국과학기술원 :로봇공학학제전공,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2020
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 로봇공학학제전공, 2020.8,[iv, 45 p. :]

Keywords

HD Map▼aPoint Cloud▼aLocalization▼aAutonomous System▼aLiDAR; 정밀 도로 지도▼a점군 데이터▼a위치 인식 및 추정▼a자율 주행 시스템▼a라이다

URI
http://hdl.handle.net/10203/284960
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=925119&flag=dissertation
Appears in Collection
RE-Theses_Master(석사논문)
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