Laser scanner 논문, 과제

소개

논문 양식 과제

목차

1. 서 론
1.1 연구 배경
1.2 무인 차량 연구 동향
1.2.1 국외 연구 동향
1.2.2 국내 연구 동향
1.3 연구 목적

2. 시스템 구성
2.1 무인자동차 시스템 구성
2.2 장애물 탐지 시스템
2.3 LMS111의 통신 방법

3. 장애물 탐지 알고리즘
3.1 특이점을 이용한 장애물 분리
3.2 장애물 정보 분석
3.3 장애물 측정 오차 분석

4. 장애물 탐지 프로그램 개발

5. 결 론

본문내용

레이저 스캐너를 활용한 장애물 탐지 방법 연구




A Study on an Obstacle Detection Method using Laser Scanner



요 약

본 논문에서는 지능형 자동차 개발에 널리 사용되는 장애물 인식 센서인 레이저 스캐너(Laser Scanner)를 이용하여 차량 주변에 위치하는 차량, 보행자 등의 장애물을 탐지하는 방법을 연구하였다. 지능형 자동차 혹은 무인 자동차의 안전 주행 및 자율 주행 기능 구현을 위해서는 주행 중 자동차 주변의 다양한 장애물을 탐지할 수 있어야 하고, 이 정보를 기반으로 회피 및 정지를 판단하고 주행 경로를 결정할 수 있다. 장애물 탐지를 위한 이미지 센서, 초음파 센서 등이 사용되고 있지만 정확한 탐지를 위해서 레이저 스캐너가 필수적이다. 비록 고가의 센서이지만 넓은 영역에 위치하는 장애물을 바른 속도로 탐지할 수 있다. 본 연구에서는 SICK사의 LMS111을 사용하였고 현재 레이저 스캐너가 측정한 거리값을 PC에서 Ethernet 통신으로 실시간 입력 받아 OpenGL 기반의 응용 프로그램에 도식화하는 단계까지 완성하였다. 다음 단계로는 전송된 지점별 장애물 거리 데이터를 분석하여 장애물을 분류할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.

Keyword: Obstacle Detection, Laser Scanner, LMS111, Intelligent Vehicle

1. 서 론

1.1 연구 배경

1970년대 이후 고도성장의 중추적인 역할을 해온 자동차는 단순한 이동수단에서 고도로 집적된 첨단 기술을 접목시키며 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 자동차와 첨단 기반 시설들이 텔레매틱스와 차세대 교통체계인 지능형 교통시스템(Intelligent Transport Systems: ITS, 이하 ITS) 등의 첨단 기술과 조화를 이루면서 별도의 조작이 없어도 목적지까지 이동할 수 있는 기술들이 개발 되고 있다. 이러한 지능형 무인자동차 기술은 교통 분야에서 편리한 시스템을 개발하는 측면뿐만 아니라 공장 자동화, 의료 기기 등의 첨단화로 삶의 질 향상 등의 효과가 생길 수 있으며, 우리나라의 커다란 관심 분야인 국방 부분에까지도 큰 영향을 미치게 된다.
무인자동차에 대한 개발과 적용은 현재 상용차와 군사 분야에서 활발히 진행되고 있다. 상용차의 경우 대표적인 예로 적응 순항 제어시스템(Adaptive Cruise Control : ACC)을 들 수가 있는데 이 시스템은 차선유지시스템, 충돌경고시스템 등과 더불어 운전자의 주행을 도와주기 위해 차량에 적용된 전자제어기술 중 하나로 운전자에 의하여 스티어링 휠을 통한 조향만 이루어지고 차량의 가속(Throttle Control)과 감속(Brake Control)은 차량에 부착된 센서가 읽어오는 선행차량과의 거리 및 상대속도 등의 데이터에 의해 판단된 결과를 통해 자동적으로 조절되는 시스템이다. 군사 분야의 경우 미국을 중심으로 무인 자동차 연구가 활발히 진행 중에 있다. 2004년부터 미국방성 최고위 연구기관인 국방고등기획국 (Defense Advanced Research Project Agency : DARPA)에서는 세계 최대 규모의 무인 자동차 대회 DARPA Grand Challenge를 개최하는 등 무인 자동차 연구에 힘을 기울이고 있다.

참고자료

· [1] 이홍철,“레이저센서를 이용한 장애물 인식 시스템 개발”, 국민대학교 자동차공학전문대학원, 2006.
· [2] 문희창,“Vision System을 이용한 무인자동차의 시스템 연구”,국민대학교 자동차공학전문대학원, 2002.
· [3] SICK, LMS100/111/120 Laser Measurement Systems, 2008.
· [4] http://www.itskorea.co.kr
· [5] Bruno Siciliano, Oussama Khatib, Frans Groen, The 2005 DARPA Grand Challenge : The great Robot Race, 2007.
· [6] 이기룡,“단일 레이저 스캐너를 이용한 모바일 로봇의 장애물 탐색 및 분리 알고리즘 개발”, 아주대학교대학원 전자공학과, 2008
· [7] 정진구,“레이저 스캐너와 비전 시스템을 이용한 장애물 감지”, 2008.
· [8] 나정훈,“DGPS 기반의 무인자율차량을 위한 항법 알고리즘 개발”, 2009.
· [9] 지영준,“(C로 구현한) 수치해석”, 높이깊이출판사, 2009.