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Autonomous Vehicle

라이다 센서 및 주행 경로 기반 지면 분류에 관한 연구
A Study on the Ground Segmentation Based on LiDAR Sensor and Driving Path

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제23권 제6호 통권116호 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.338-351
  • 저자
    유상진, 박만복
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A458996

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원문정보

초록

영어
For safe and robust operation of autonomous vehicles, accurately perceiving the surrounding environment is crucial. Commonly used sensors for perception include camera, radar, and LiDAR. The LiDAR sensor leverages light properties to measure the surrounding environment in high-precision 3D. This paper presents a ground classification algorithm, an essential preprocessing step for object recognition using LiDAR sensors. The proposed ground classification algorithm sets a region of interest (ROI) based on the driving path of the autonomous vehicle, and establishes an initial line for ground classification by using the point cloud within this ROI. By calculating distances from the expanded ROI’s point cloud to this initial line, based on its slope and intercept, points within a threshold distance are classified as ground, while others are classified as non-ground. To validate the performance of the proposed algorithm, data from various environments captured by a test vehicle were used. The results of ground and non-ground classification across these diverse environments demonstrated sufficient performance for autonomous driving. Additionally, processing time was reduced even in noisy environments.
한국어
자율주행 차량의 안전하고 강건한 운행을 위해서는 주변 환경을 정확히 인식하는 것이 매 우 중요하다. 인식을 위한 센서로 많이 사용하는 것은 카메라, 레이더, 라이다 등이 있다. 라이 다 센서는 빛의 성질을 이용하여 주변 환경을 3차원으로 정밀하게 측정할 수 있다. 본 논문에 서는 라이다 센서를 사용하여 객체 인식을 하기 위한 중요한 전처리 단계인 지면 분류 알고리 즘을 제시하였다. 제안된 지면 분류 알고리즘은 자율주행 차량의 주행 경로를 이용하여 관심 영역을 설정하고, 관심 영역 내의 포인트 클라우드를 사용하여 지면 분류를 위한 초기 직선을 설정한다. 초기 직선의 기울기, 절편을 사용하여 확장된 관심 영역에 포함되는 포인트 클라우 드와의 거리를 계산하여 거리가 임계값 이하인 포인트를 지면, 그 외의 포인트를 비지면으로 분류한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 시험 차량에서 취득한 다양한 환경 에서의 데이터를 이용하였다. 다양한 환경에서 지면 및 비지면 분류 결과가 자율주행 운행을 위해 충분한 성능을 보였다. 또한 잡음이 많은 환경에서도 처리 시간이 단축됨을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 기존 연구 고찰
3. 연구 내용 및 방법
Ⅱ. 본론
1. 주행 경로 및 관심 영역 설정
2. 전처리 과정
3. 지면 분류
Ⅲ. 시험 결과
1. 시험 환경 구축
2. 시험 결과
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS본
REFERENCES

키워드

주행 경로 라이다 지면 분류 관심 영역 Driving path Lidar Ground segmentation ROI(Region of Interest)

저자

  • 유상진 [ Sang jin Yu | 한국교통대학교 전자공학과 석사과정 ] 주저자
  • 박만복 [ Manbok Park | 한국교통대학교 전자공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-0774
  • eISSN
    2384-1729
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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