KR102675522B1 - 센서들에 대한 정렬 모델 조정 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치 - Google Patents

센서들에 대한 정렬 모델 조정 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치 Download PDF

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Abstract

레이더를 이용하는 제1 센서 및 센서의 위치를 결정하는 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하기 위한 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치가 제공된다. 정렬 모델을 조정하기 위해, 제1 센서 및 제2 센서에 기초하여 센서들의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하고, 미리 생성된 데이터에 기초하여 센서들의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하며, 레이더 맵에 기초하여 중 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정하고, 오브젝트의 형상 및 타겟 데이터에 기초하여 타겟 데이터의 에러를 계산하고, 에러에 기초하여 제1 센서 및 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정한다.

Description

센서들에 대한 정렬 모델 조정 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치{METHOD FOR ADJUSTING AN ALIGNMENT MODEL FOR SENSORS AND AN ELECTRONIC DEVICE PERFORMING THE METHOD}
아래의 실시예들은 센서들에 대한 정렬 모델을 조정하기 위한 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 센서들 간의 트랜지션 에러 및 자세 에러에 기초하여 정렬 모델을 조정하는 기술에 관한 것이다.
차량에 탑재된 운전자 보조 시스템 또는 자율 주행 차량은 레이더를 이용하여 차량의 주변으로 신호를 전파하고, 반사된 신호를 수신하고, 수신 신호를 분석함으로써 차량의 주변에 존재하는 오브젝트를 검출한다. 전파된 신호가 반사되어 돌아오는 시간을 이용하여 차량 및 오브젝트 간의 거리를 계산하고, 반사 신호가 수신되는 각도 및 반사 신호의 세기를 이용하여 오브젝트의 방향이 결정될 수 있다.
일 측면에 따른, 정렬 모델 조정 방법은, 레이더를 이용하는 제1 센서 및 센서의 위치를 결정하는 제2 센서에 기초하여 상기 센서들의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 단계, 미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 센서들의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계, 상기 레이더 맵에 기초하여 중 상기 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정하는 단계, 상기 오브젝트의 형상 및 상기 타겟 데이터에 기초하여 상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계, 및 상기 에러에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계를 포함한다.
상기 레이더 맵을 생성하는 단계는, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 상기 정렬 모델에 기초하여 상기 레이더 맵을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 정렬 모델은 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 위치 관계 및 상기 제1 센서의 자세 및 상기 제2 센서의 자세 간의 차이를 이용하여 상기 센서들이 획득한 데이터들을 처리할 수 있다.
상기 레이더 맵을 생성하는 단계는, 상기 제1 센서에 의해 획득된 레이더 데이터의 상기 레이더 맵 상의 위치를 상기 제2 센서에 의해 획득된 위치 정보에 기초하여 결정하는 단계, 및 레이더 데이터들을 누적함으로써 상기 레이더 맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 센서들의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계는, 카메라를 이용하여 상기 센서들의 주변을 촬영함으로써 주변 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 주변 이미지에 기초하여 상기 오브젝트를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 센서들의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계는, 상기 제2 센서에 기초하여 상기 센서들의 주변에 대한 지도 데이터를 획득하는 단계, 및 상기 지도 데이터에 기초하여 상기 오브젝트를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계는, 상기 오브젝트를 식별하는 단계, 상기 식별된 오브젝트에 대한 구조적 형상(structural shape)을 획득하는 단계, 및 상기 구조적 형상 및 상기 타겟 데이터를 피팅함으로써 상기 에러를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 정렬 모델을 조정하는 단계는, 상기 에러에 기초하여 상기 에러의 패턴을 결정하는 단계, 및 상기 에러의 패턴에 기초하여 상기 정렬 모델을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 에러의 패턴은 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 위치 관계의 에러를 나타내는 트랜지션 에러 패턴(translation error pattern) 및 상기 제1 센서의 자세 및 상기 제2 센서의 자세 간의 자세 에러를 나타내는 자세 에러 패턴(attitude error pattern) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 에러에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계는, 상기 에러가 최소화되도록 상기 정렬 모델을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 센서는 FMCW(frequency modulated continuous wave)의 신호 또는 PMCW(phase modulated continuous wave)의 신호를 이용할 수 있다.
상기 제2 센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System), GPS(Global Positioning System) 및 IMU(inertial measurement unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 제1 센서 및 상기 제2 센서는, 차량에 포함될 수 있다.
상기 차량은 자율주행 차량(autonomous vehicle)이거나, ADAS(advanced driver assistance systems) 기능을 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 센서들 간의 정렬 모델을 조정하는 전자 장치는, 센서들 간의 정렬 모델을 조정하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 레이더를 이용하는 제1 센서 및 센서의 위치를 결정하는 제2 센서에 기초하여 상기 센서들의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 단계, 미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 센서들의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계, 상기 레이더 맵에 기초하여 중 상기 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정하는 단계, 상기 오브젝트의 형상 및 상기 타겟 데이터에 기초하여 상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계, 및 상기 에러에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계를 수행한다.
상기 전자 장치는 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서를 더 포함할 수 있다.
상기 전자 장치는 자율주행 차량(autonomous vehicle) 또는 ADAS(advanced driver assistance systems) 기능을 포함하는 차량에 포함될 수 있다.
도 1은 일 예에 따른 레이더를 이용하여 오브젝트를 검출하는 방법을 도시한다.
도 2는 일 예에 따른 레이더 센서 및 위치 센서 간의 정렬 모델을 도시한다.
도 3은 일 예에 따른 적절하게 조정된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 4은 일 예에 따른 센서들 간의 트랜지션 에러가 반영된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 5는 일 예에 따른 센서들 간의 자세 에러가 반영된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따른 정렬 모델을 조정하는 전자 장치의 구성도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 정렬 모델을 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 예에 따른 센서들의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 센서들의 주변에 위치하는 오브젝트를 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 다른 일 예에 따른 센서들의 주변에 위치하는 오브젝트를 검출하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 예에 따른 오브젝트의 형상에 기초하여 타겟 데이터의 에러를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 예에 따른 오브젝트의 형상, 타겟 데이터 및 타겟 데이터의 에러를 도시한다.
도 13은 일 예에 따른 타겟 데이터의 에러에 기초하여 정렬 모델을 조정하는 방법의 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 예에 따른 레이더를 이용하여 오브젝트를 검출하는 방법을 도시한다.
차량의 주변에 위치하는 오브젝트(110)를 검출하기 위한 방법으로써 신호를 차량의 주변으로 전파하고, 오브젝트(110)에 의해 반사된 신호를 검출하는 방법이 고려될 수 있다. 예를 들어, 차량의 레이더(Radar)(100)는 오브젝트의 검출을 위한 신호를 차량의 주변으로 전파하고, 오브젝트(110)에 의해 반사된 신호로부터 ToF(Time of Flight)를 계산함으로써 차량(100) 및 오브젝트(110) 간의 거리를 계산할 수 있다.
오브젝트(110)로부터 반사된 신호와 노이즈와 같은 다른 신호들을 구분하기 위해 레이더는 변조된 신호(modulated signal)를 차량(100)의 주변으로 전파할 수 있다. 일 측면에 따르면, 변조된 신호는 주파수가 변조된 연속 파형(Frequency Modulated Continues Waveform: FMCW)일 수 있다. 예를 들어, FMCW의 신호는 79 기가 헤르츠(GHz)를 기준으로 주파수가 변조된 신호일 수 있다. FMCW의 신호의 대역폭(bandwidth: BW)은 77 GHz 내지 81 GHz일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 79 GHz 대역의 밀리미터파(millimeter wave)가 이용되는 경우 높은 분해능(resolution)이 제공될 수 있다.
다른 일 측면에 따르면, 변조된 신호는 FSK(Frequency Shift Keying)을 이용하여 변조된 신호일 수 있다. 또 다른 일 측면에 따르면, 변조된 신호는 PMCW(phase modulated continuous wave)의 신호일 수 있다.
예를 들어, 레이더(100)는 신호를 발신하는 전송 안테나들을 포함할 수 있고, 전송 안테나들은 서로 다른 지향각으로 배치되거나, 지향각이 조절되도록 배치 또는 구현될 수 있다. 레이더(100)는 신호를 수신하는 수신 안테나를 포함할 수 있고, 수신 안테나들은 서로 다른 지향각으로 배치되거나, 지향각이 조절되도록 배치 또는 구현될 수 있다.
예를 들어, 반사 신호를 통해 오브젝트(110)가 검출된 경우, 차량은 오브젝트(110)의 정보를 운전자에게 알려줄 수 있다. 다른 예로, 차량은 ADAS(advanced driver assistance systems)을 통해 운전자를 지원할 수 있다. 또 다른 예로, 차량이 자율 주행 차량인 경우, 차량은 오브젝트(110)에 기초하여 차량의 운행 경로를 설정할 수 있다.
레이더(100)에 의해 획득된 데이터를 이용하여 차량의 주변의 오브젝트들이 검출되고, 검출된 오브젝트들의 위치 및 속도가 계산될 수 있으나, 레이더(100)가 가지는 오브젝트 반사 특성에 기인하여 오브젝트 형상에 대한 정보를 획득하는 것은 어려울 수 있다. 오브젝트 형상을 획득하기 위해, 레이더(100)가 이동하면서 획득한 데이터와 레이더(100)의 위치 변화에 기초하여 레이더(100)의 주변을 이미지화하는 방법이 고려될 수 있다.
레이더(100)의 주변을 이미지화하는 것은, 레이더(100)에 의해 획득된 데이터를 이용하여 레이더 맵(Radar map)을 생성하는 것일 수 있다. 레이더 맵을 생성하는 방식은 그리드 맵(grip map) 방식 및 포인트 클라우드(point cloud) 방식을 포함할 수 있다. 상기의 방식들은 레이더(100)가 설치된 플랫폼(flat form)(예를 들어, 차량) 또는 장치의 위치를 정확하게 검출하고, 검출된 위치 정보에 기초하여 레이더(100)로부터 획득되는 오브젝트의 정보를 시공간적으로 누적시키는 방법을 이용한다.
물리적으로 레이더(100)의 위치 및 위치 정보를 측정하는 위치 센서(또는 장치)는 동일한 장소에 위치할 수 없으므로, 레이더(100)의 위치 및 위치 센서의 위치 간에 차이가 있다. 레이더 맵이 정확히 생성되기 위해서는 레이더(100)의 위치 및 위치 센서의 위치 간의 관계를 조정(calibration)하는 것이 필요하다. 위치들 간의 관계는 정렬 모델로 명명될 수 있다. 레이더(100) 및 위치 센서의 간의 정렬 모델이 정확하지 않다면, 오브젝트 형상에 대한 정보를 획득하기가 오히려 어려워진다. 아래에서, 아래에서 도 2 내지 도 13을 참조하여 레이더(100) 및 위치 센서의 간의 정렬 모델 조정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
도 2는 일 예에 따른 레이더 센서 및 위치 센서 간의 정렬 모델을 도시한다.
정렬 모델은 레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 위치 관계 및 레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 자세 관계를 포함한다.
위치 관계는 센서들(210, 220) 각각의 기준점들 간의 거리로 표현될 수 있다. 위치 관계는 3차원 거리 좌표축에 기초하여 설정될 수 있다. 도 2에는 2차원 거리 좌표축(평면)에 따른 △α 및 △β가 도시되었으나, 3차원 거리 좌표축을 위해 센서들(210, 220) 간의 높이 차이를 나타내는 △γ가 위치 관계에 추가될 수 있다.
자세 관계는 레이더 센서(210)의 자세 및 위치 센서의 자세 간의 차이를 나타낼 수 있다. 자세는 3차원의 축들을 이용하여 표현될 수 있다. 예를 들어, 3차원의 축들은 피치(pitch), 롤(roll) 및 요(yaw)를 나타내기 위한 축들일 수 있다.
도 2에서는 자세가 2차원의 축들(평면)로 도시되었다. 자세가 2차원의 축들로 표현된 경우, 자세 차이는 레이더 센서(210)의 선수 각(heading angle) 및 위치 센서의 선수 각 간의 차이를 나타낼 수 있다. 도 2에서는 레이더 센서(210)의 x축이 선수 각의 중심축이고, 위치 센서(220)의 y축이 선수 각의 중심축인 것으로 도시되었으나, 중심축은 실시예들에 따라 달라질 수 있다.
오브젝트(230)의 위치는 아래의 [수학식 1] 내지 [수학식 3]에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 1]은 레이더 센서(210)로부터의 오브젝트(230)의 위치(xrader, yrader)를 계산하는 수학식이다. [수학식 1]에서, rrader는 레이더 센서(210)에 의해 측정된 레이더 센서(210) 및 오브젝트(230) 간의 거리를 나타내고, θrader는 레이더 센서(210)의 선수 각으로부터 오브젝트(230)로의 각도를 나타낸다.
[수학식 2]는 위치 센서(220)로부터의 오브젝트(230)의 위치(xldc radar, yldc radar)를 계산하는 수학식이다.
[수학식 3]은 오브젝트(230)의 글로벌 위치(xg, yg)를 계산하는 수학식이다. RHA는 레이더 센서(210)의 자세 및 위치 센서(220)의 자세 간의 차이일 수 있다. 자세가 2차원의 축들로 표현되는 경우, RHA는 레이더 센서(210)의 선수 각 및 위치 센서(220)의 선수 각 간의 차이일 수 있다. xgnss 및 ygnss는 위치 센서(220)의 2차원 글로벌 위치이다. 예를 들어, xgnss 및 ygnss는 위도 및 경도일 수 있다. 위치 센서(220)의 3차원 글로벌 위치는, 위도, 경도 및 해수면으로부터의 높이로 정의될 수 있다.
레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 위치 관계 및 자세 관계(즉, 정렬 모델)가 정확하게 측정되는 경우에는 오브젝트(230)(또는 오브젝트(230)의 일부)의 글로벌 위치가 정확하게 측정될 수 있다. 예를 들어, 정밀한 측정 도구들을 이용하여 레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 위치 관계 및 자세 관계가 측정될 수 있다. 그러나, 이러한 정밀한 측정 도구들이 없는 경우에는, 레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 위치 관계 및 자세 관계가 정확하게 측정되지 않으므로, 측정되는 오브젝트(230)의 글로벌 위치는 부정확할 수 있다.
이러한 정밀한 도구들이 없는 경우에도, 오브젝트의 형상을 미리 알고 있다면, 레이더 센서(210)에 의해 획득된 데이터가 오브젝트의 형상에 대응하도록 정렬 모델을 조정할 수 있다. 아래에서, 오브젝트의 형상을 이용하여 레이더 센서(210) 및 위치 센서(220) 간의 정렬 모델을 조정하는 방법이 도 3 내지 도 13을 참조하여 상세히 설명된다.
도 3은 일 예에 따른 적절하게 조정된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 2를 참조하여 전술된 레이더 센서(210)는 제1 센서(301)에 대응하고, 위치 센서(220)는 제2 센서(302)에 대응한다. 전자 장치(300)는 제1 센서(301) 및 제2 센서(302)를 포함한다.
제1 시점에서 전자 장치(300a)는 레이더(301a)를 이용하여 오브젝트(310)에 대한 레이더 데이터를 생성하고, 제2 시점에서 전자 장치(300b)는 레이더(301b)를 이용하여 오브젝트(310)에 대한 레이더 데이터를 생성하며, 제3 시점에서 전자 장치(300c)는 레이더(301c)를 이용하여 오브젝트(310)에 대한 레이더 데이터를 생성한다. 레이더 데이터는 포인트들로 나타날 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)를 포함한 차량을 이동시키면서 오브젝트(310)에 대한 레이더 데이터를 획득할 수 있다.
전자 장치(300)는 획득한 레이더 데이터들을 처리함으로써 레이더 맵(320)을 생성한다. 서로 상이한 시점에서 획득한 레이더 데이터들이 정렬 모델에 기초하여 좌표가 변형되고, 변형된 레이더 데이터들(330a, 330b, 330c)이 레이더 맵(320)에 누적될 수 있다. 도 3에서 도시된 레이더 맵(320)의 좌표축들은 계산된 오브젝트(310)의 글로벌 위치를 나타내기 위한 것일 수 있다.
정렬 모델이 적절하게 조정된 경우에는, 레이더 데이터들(330a, 330b, 330c)이 유사한 위치에 누적될 수 있다.
도 4은 일 예에 따른 센서들 간의 트랜지션 에러가 반영된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 3과 유사하게, 도 2를 참조하여 전술된 레이더 센서(210)는 제1 센서(401)에 대응하고, 위치 센서(220)는 제2 센서(402)에 대응한다. 전자 장치(400)는 제1 센서(401) 및 제2 센서(402)를 포함한다.
제1 시점에서 전자 장치(400a)는 레이더(401a)를 이용하여 오브젝트(410)에 대한 레이더 데이터를 생성하고, 제2 시점에서 전자 장치(400b)는 레이더(401b)를 이용하여 오브젝트(410)에 대한 레이더 데이터를 생성하며, 제3 시점에서 전자 장치(400c)는 레이더(401c)를 이용하여 오브젝트(410)에 대한 레이더 데이터를 생성한다. 레이더 데이터는 포인트들로 나타날 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)를 포함한 차량을 이동시키면서 오브젝트(410)에 대한 레이더 데이터를 획득할 수 있다.
제1 센서(401) 및 제2 센서(402) 간의 위치 관계에 에러(트랜지션 에러(translation error))가 있는 경우, 즉, 정렬 모델이 적절하게 조정되지 않은 경우에는, 레이더 맵(420) 상에 레이더 데이터들(430a, 430b, 430c)이 누적된 위치들이 일관되지 않는다.
트랜지션 에러가 있는 경우에도, 전자 장치(400)가 오브젝트(410)에 대해 직진으로 움직이는 경우에는 레이더 맵(420) 상에 레이더 데이터들의 누적 위치들이 일관될 수 있다(그러나, 누적된 위치는 실제의 위치와 차이가 있음). 그러나, 오브젝트(410)에 대해 전자 장치(400)가 회전하는 경우, 레이더 데이터들(430a, 430b, 430c)이 궤적을 나타내면서(즉, 비-일관적으로) 레이더 맵(420) 상에 누적될 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 센서들 간의 자세 에러가 반영된 정렬 모델을 이용하여 생성된 오브젝트에 대한 레이더 데이터들을 도시한다.
도 3 및 4와 유사하게, 도 2를 참조하여 전술된 레이더 센서(210)는 제1 센서(501)에 대응하고, 위치 센서(220)는 제2 센서(502)에 대응한다. 전자 장치(500)는 제1 센서(501) 및 제2 센서(502)를 포함한다.
제1 시점에서 전자 장치(500a)는 레이더(501a)를 이용하여 오브젝트(510)에 대한 레이더 데이터를 생성하고, 제2 시점에서 전자 장치(500b)는 레이더(501b)를 이용하여 오브젝트(510)에 대한 레이더 데이터를 생성하며, 제3 시점에서 전자 장치(500c)는 레이더(501c)를 이용하여 오브젝트(510)에 대한 레이더 데이터를 생성한다. 레이더 데이터는 포인트들로 나타날 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)를 포함한 차량을 이동시키면서 오브젝트(410)에 대한 레이더 데이터를 획득할 수 있다.
제1 센서(501) 및 제2 센서(502) 간의 자세 관계에 에러(자세 에러(attitude error))가 있는 경우, 즉, 정렬 모델이 적절하게 조정되지 않은 경우에는, 레이더 맵(520) 상에 레이더 데이터들(530a, 530b, 530c)이 누적된 위치들이 일관되지 않는다. 예를 들어, 실제로는 제1 센서(501)의 선수 각과 제2 센서(502)의 선수 각 간에 차이(φ)가 있으나, 상기의 차이(φ)가 정렬 모델에 정확히 반영되지 않은 경우에 자세 에러가 발생한다.
자세 에러는, 전자 장치(400)가 오브젝트(510)에 대해 회전하는 경우 및 오브젝트(510)에 대해 직진으로 움직이는 경우 모두에 대해, 레이더 맵(520) 상에 레이더 데이터들(530a, 530b, 530c)의 누적 위치들의 비-일관성을 유발시킨다.
도 3 내지 도 5에서 설명된 바와 같이, 트랜지션 에러에 의해 유발된 레이더 데이터들(430a, 430b, 430c)이 궤적 또는 자세 에러에 의해 유발된 레이더 데이터들(530a, 530b, 530c)의 궤적이 분석되는 경우, 현재 정렬 모델 중 어떠한 요소가 조정되어야 하는지가 결정될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 정렬 모델을 조정하는 전자 장치의 구성도이다.
일 측면에 따르면, 전자 장치(600)는 통신부(610), 프로세서(620), 메모리(630)를 포함한다. 오브젝트 방향 결정 장치(600)은 차량에 포함될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(600)는 차량의 ECU(Electronic Control Unit)일 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(600)는 차량의 ECU와 연결될 수 있다.
다른 일 측면에 따르면, 전자 장치(600)는 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)를 더 포함할 수 있다. 제1 센서(640)는 도 2를 참조하여 전술된 레이더 센서(210)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 제1 센서(640)는 FMCW의 신호 또는 PMCW의 신호를 이용할 수 있다. 제2 센서(650)는 위치 센서(220)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 제2 센서(650)는 GNSS(Global Navigation Satellite System), GPS(Global Positioning System) 및 IMU(inertial measurement unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신부(610)는 프로세서(620), 메모리(630), 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(610)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.
통신부(610)는 전자 장치(600) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(610)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(610)는 전자 장치(600)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(610)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(610)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(620) 및 메모리(630)에 데이터를 전송할 수 있다.
전자 장치(600)가 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)를 포함하지 않는 경우에는, 통신부(610)는 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)로부터 획득된 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서(620)는 통신부(610)가 수신한 데이터 및 메모리(630)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(620)는 메모리(예를 들어, 메모리(630))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(620)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(630)는 통신부(610)가 수신한 데이터 및 프로세서(620)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(630)는 프로그램을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 정렬 모델을 조정할 수 있도록 코딩되어 프로세서(620)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(630)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(630)는 전자 장치(600)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 전자 장치(600)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(620)에 의해 실행된다.
제1 센서(640)는 적어도 하나의 안테나들을 포함한다. 예를 들어, 안테나는 신호를 전송 및 수신하는 기능을 모두 수행할 수 있다. 다른 예로, 제1 센서(640)는 신호를 전송하기 위한 안테나 및 신호를 수신하기 위한 안테나를 포함할 수 있다.
제2 센서(650)는 제2 센서(650)의 위치를 측정할 수 있다. 측정된 위치는 글로벌 위치일 수 있다. 예를 들어, 제2 센서(650)는 GNSS(Global Navigation Satellite System), GPS(Global Positioning System) 및 IMU(inertial measurement unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신부(610), 프로세서(620), 메모리(630), 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)에 대해, 아래에서 도 7 내지 도 13을 참조하여 상세히 설명된다.
도 7은 일 실시예에 따른 정렬 모델을 조정하는 방법의 흐름도이다.
단계들(710 내지 750)은 도 6을 참조하여 전술된 전자 장치(600)에 의해 수행될 수 있다.
단계(710)에서, 전자 장치(600)는 제1 센서(640) 및 제2 센서(650)에 기초하여 센서들(640, 650)(즉, 전자 장치(600))의 주변에 대한 레이더 맵을 생성한다. 제1 센서(650)를 이용하여 제1 센서(650)를 기준으로 하는 오브젝트의 위치(예를 들어, xrader, yrader)가 계산되고, 계산된 위치 및 센서들(640, 650) 간의 정렬 모델에 기초하여 오브젝트의 글로벌 위치가 계산되며, 계산된 오브젝트의 글로벌 위치를 누적함으로써 레이더 맵이 생성된다. 정렬 모델은 제1 센서(640) 및 제2 센서(650) 간의 위치 관계 및 제1 센서(640)의 자세 및 제2 센서(650)의 자세 간의 차이를 이용하여 센서들(640, 650)이 획득한 데이터들을 처리할 수 있다. 레이더 맵을 생성하는 방법에 대해, 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(720)에서, 전자 장치(600)는 미리 생성된 데이터에 기초하여 센서들(640, 650)의 주변에 위치하는 오브젝트를 검출한다. 예를 들어, 미리 생성된 데이터는 지도 데이터 및 카메라를 이용하여 생성된 이미지일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 오브젝트를 검출하는 방법에 대해, 아래에서 도 9 및 10을 참조하여 상세히 설명된다. 단계(710)가 수행된 후, 단계(720)가 수행되는 것으로 도시되었으나, 단계(720)는 단계(710)가 수행되기 전 또는 단계(710)와 동시에 수행될 수 있다.
단계(730)에서, 전자 장치(600)는 레이더 맵에 기초하여 검출된 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정한다. 전자 장치(600)는 레이더 맵에 누적된 복수의 포인트들 중 오브젝트에 대응하는 타겟 포인트들을 결정함으로써 타겟 데이터를 결정한다. 즉, 타겟 데이터는 타겟 포인트들의 집합일 수 있다. 예를 들어, 결정된 오브젝트의 추정 위치와 유사한 위치에 누적된 레이더 맵의 포인트들이 타겟 데이터로 결정될 수 있다.
단계(740)에서, 전자 장치(600)는 검출된 오브젝트의 형상 및 타겟 데이터에 기초하여 타겟 데이터의 에러를 계산한다. 예를 들어, 타겟 데이터의 에러는 오브젝트의 형상에 대응되지 않는 포인트와 오브젝트의 형상 간의 거리의 합이 수 있다. 다른 예로, 타겟 데이터의 에러는 오브젝트의 형상에 대응되지 포인트들의 개수일 수 있다. 타겟 데이터의 에러를 계산하는 방법에 대해, 아래에서 도 11 및 12를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(750)에서, 전자 장치(600)는 계산된 에러에 기초하여 제1 센서(640) 및 제2 센서(650) 간의 정렬 모델을 조정한다. 예를 들어, 계산된 에러가 최소화되도록 정렬 모델이 조정될 수 있다. 센서들(640, 650) 간의 위치 관계 및 자세 관계 중 적어도 하나가 조정됨으로써 정렬 모델이 조정될 수 있다. 정렬 모델을 조정하는 방법에 대해, 아래에서 도 13을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(750)가 수행된 후, 조정된 정렬 모델을 이용하여 단계들(710 내지 750)이 재수행될 수 있다. 원하는 결과가 획득될 때까지 정렬 모델이 조정될 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 센서들의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술된 단계(710)는 아래의 단계들(810 및 820)을 포함한다.
단계(810)에서, 전자 장치(600)는 제2 센서에 의해 획득된 위치 정보에 기초하여 제1 센서(640)에 의해 획득된 레이더 데이터의 레이더 맵 상의 위치를 결정한다. 예를 들어, 오브젝트와 제1 센서(640) 간의 거리, 제2 센서(650)의 위치 정보(예를 들어, 절대 위치), 및 제1 센서(640)와 제2 센서(650) 간의 정렬 모델에 기초하여 오브젝트의 위치 정보(예를 들어, 절대 위치)가 계산될 수 있다. 계산된 오브젝트의 위치 정보에 대응하는 레이더 맵 상의 위치가 결정될 수 있다.
단계(820)에서, 전자 장치(600)는 레이더 데이터들을 누적함으로써 레이더 맵을 생성한다. 예를 들어, 전자 장치(600) 및 오브젝트 간의 상대 위치 및 자세를 변경하면서, 여러 시점들에 대한 레이더 데이터들이 획득될 수 있고, 획득된 레이더 데이터들이 레이더 맵에 누적될 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 센서들의 주변에 위치하는 오브젝트를 검출하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따른, 도 7을 참조하여 전술된 단계(720)는 아래의 단계들(910 및 920)을 포함한다.
단계(910)에서, 전자 장치(600)는 카메라(도시 되지 않음)를 이용하여 센서들(640, 650)의 주변을 촬영함으로써 주변 이미지를 생성한다. 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 카메라를 더 포함할 수 있다.
단계(920)에서, 전자 장치(600)는 주변 이미지에 기초하여 적어도 하나의 오브젝트를 검출한다. 예를 들어, 이미지 처리 알고리즘을 이용하여 이미지 내의 오브젝트가 검출될 수 있다.
도 10은 다른 일 예에 따른 센서들의 주변에 위치하는 오브젝트를 검출하는 방법의 흐름도이다.
다른 일 측면에 따른, 도 7을 참조하여 전술된 단계(720)는 아래의 단계들(1010 및 1020)을 포함한다.
단계(1010)에서, 전자 장치(600)는 제2 센서(650)에 기초하여 센서들(640, 650)의 주변에 대한 지도 데이터를 획득한다. 예를 들어, 제2 센서(650)는 제2 센서(650)의 절대 위치를 획득할 수 있고, 전자 장치(600)는 미리 저장된 지도 데이터 중 절대 위치에 대응하는 부분을 획득할 수 있다. 전자 장치(600)에 미리 저장된 지도 데이터는 미리 설정된 영역에 대한 것일 수 있다. 지도 데이터는 상기의 영역 내에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트에 대한 정보를 포함할 수 있다.
단계(1020)에서, 전자 장치(600)는 지도 데이터에 기초하여 오브젝트를 검출한다.
도 11은 일 예에 따른 오브젝트의 형상에 기초하여 타겟 데이터의 에러를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술된 단계(740)는 아래의 단계들(1110 내지 1130)을 포함한다.
단계(1110)에서, 전자 장치(600)는 미리 생성된 데이터에 기초하여 검출된 오브젝트를 식별한다. 예를 들어, 검출된 오브젝트의 유형 및 종류 등이 식별될 수 있다.
단계(1120)에서, 전자 장치(600)는 식별된 오브젝트에 대한 구조적 형상(structural shape)을 획득한다. 예를 들어, 오브젝트에 대한 구조적 형상은 오브젝트의 단면의 형상일 수 있다. 오브젝트에 대한 구조적 형상은 미리 저장되어 있을 수 있다.
단계(1130)에서, 전자 장치(600)는 오브젝트의 구조적 형상 및 타겟 데이터를 피팅(fitting)함으로써 에러를 계산한다.
아래의 도 12를 참조하여, 단계들(1110 내지 1130)에 대한 구체적인 실시예가 설명된다.
도 12는 일 예에 따른 오브젝트의 형상, 타겟 데이터 및 타겟 데이터의 에러를 도시한다.
단계(1210)에서, 전자 장치(600)는 오브젝트(1212)를 식별한다. 예를 들어, 오브젝트(1212)는 가로등으로 식별될 수 있다. 더욱 구체적으로, 오브젝트(1212)의 제조 브랜드 또는 제조 모델이 식별될 수 있다.
단계(1220)에서, 전자 장치(600)는 오브젝트(1212)의 구조적 형상(1222)을 획득한다. 구조적 형상(1222)은 오브젝트(1212)의 단면일 수 있다.
단계(1230)에서, 전자 장치(600)는 구조적 형상(1222) 및 타겟 데이터(1232, 1234)를 피팅한다. 타겟 데이터(1232)는 구조적 형상(1222)과 유사하므로 적절히 피팅될 수 있으나, 타겟 데이터(1234)는 구조적 형상(1222)과 잘 피팅되지 않는다.
타겟 데이터(1232)는 적절하게 조정된 정렬 모델에 기초하여 획득된 것이므로, 계산된 에러가 임계 값 보다 낮을 수 있다. 반면에, 타겟 데이터(1234)는 적절하게 조정되지 않은 정렬 모델에 기초하여 획득된 것이므로, 계산된 에러가 임계 값을 초과할 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 타겟 데이터의 에러에 기초하여 정렬 모델을 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술된 단계(750)는 아래의 단계들(1310 및 1320)을 포함한다.
단계(1310)에서, 전자 장치(600)는 타겟 데이터의 에러에 기초하여 에러의 패턴을 결정한다.
에러의 패턴은 제1 센서(640) 및 제2 센서(650) 간의 위치 관계의 에러를 나타내는 트랜지션 에러 패턴(translation error pattern) 및 제1 센서(650)의 자세 및 제2 센서(650)의 자세 간의 자세 에러를 나타내는 자세 에러 패턴(attitude error pattern)을 포함한다.
예를 들어, 도 4 및 5를 참조하여 전술된 레이더 데이터들의 궤적에 기초하여 에러의 패턴이 결정될 수 있다. 전자 장치(600)의 직진 운동에 대해서는 궤적을 형성하지 않고, 회전 운동에 대해서만 궤적을 형성하는 경우에는 트랜지션 에러 패턴이 결정될 수 있다. 자세 에러 패턴은 전자 장치(600)의 직진 운동 또는 회전 운동의 어느 하나에 한정되지 않고, 레이더 데이터들의 궤적을 유발할 수 있다.
단계(1320)에서, 전자 장치(600)는 결정된 에러의 패턴에 기초하여 정렬 모델을 조정한다. 트랜지션 에러 패턴에 대해서는 제1 센서(640) 및 제2 센서(650) 간의 위치 관계가 조정되고, 자세 에러 패턴에 대해서는 제1 센서(640) 및 제2 센서(650) 간의 자세 관계가 조정될 수 있다. 타겟 데이터의 에러가 최소화되도록 정렬 모델이 조정될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
600: 전자 장치
610: 통신부
620: 프로세서
630: 메모리
640: 제1 센서
650: 제2 센서

Claims (17)

  1. 제1 센서 및 제2 센서 사이의 정렬 모델에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 단계 - 상기 제1 센서는 레이더를 이용하고, 상기 제2 센서는 상기 제2 센서의 위치를 결정함 -;
    미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계;
    상기 레이더 맵에 기초하여 중 상기 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정하는 단계;
    상기 오브젝트의 형상 및 상기 타겟 데이터에 기초하여 상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계; 및
    상기 에러에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 정렬 모델은 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 위치 관계 및 상기 제1 센서의 자세 및 상기 제2 센서의 자세 간의 차이를 이용하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서가 획득한 데이터들을 처리하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 레이더 맵을 생성하는 단계는,
    상기 제1 센서에 의해 획득된 레이더 데이터의 상기 레이더 맵 상의 위치를 상기 제2 센서에 의해 획득된 위치 정보에 기초하여 결정하는 단계; 및
    레이더 데이터들을 누적함으로써 상기 레이더 맵을 생성하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계는,
    카메라를 이용하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변을 촬영함으로써 주변 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 주변 이미지에 기초하여 상기 오브젝트를 검출하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계는,
    상기 제2 센서에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 대한 지도 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 지도 데이터에 기초하여 상기 오브젝트를 검출하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계는,
    상기 오브젝트를 식별하는 단계;
    상기 식별된 오브젝트에 대한 구조적 형상(structural shape)을 획득하는 단계; 및
    상기 구조적 형상 및 상기 타겟 데이터를 피팅함으로써 상기 에러를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 정렬 모델을 조정하는 단계는,
    상기 에러에 기초하여 상기 에러의 패턴을 결정하는 단계; 및
    상기 에러의 패턴에 기초하여 상기 정렬 모델을 조정하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 에러의 패턴은 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 위치 관계의 에러를 나타내는 트랜지션 에러 패턴(translation error pattern) 및 상기 제1 센서의 자세 및 상기 제2 센서의 자세 간의 자세 에러를 나타내는 자세 에러 패턴(attitude error pattern) 중 적어도 하나를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 에러에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계는,
    상기 에러가 최소화되도록 상기 정렬 모델을 조정하는 단계
    를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제1 센서는 FMCW(frequency modulated continuous wave)의 신호 또는 PMCW(phase modulated continuous wave)의 신호를 이용하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  11. 제1항에 있어서
    상기 제2 센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System), GPS(Global Positioning System) 및 IMU(inertial measurement unit) 중 적어도 하나를 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 제1 센서 및 상기 제2 센서는, 차량에 포함되는,
    정렬 모델 조정 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 차량은 자율주행 차량(autonomous vehicle)이거나, ADAS(advanced driver assistance systems) 기능을 포함하는,
    정렬 모델 조정 방법.
  14. 제1항, 및 제3항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  15. 전자 장치는,
    프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    레이더를 이용하는 제1 센서 및 센서의 위치를 결정하는 제2 센서에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 대한 레이더 맵을 생성하는 단계;
    미리 생성된 데이터에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 주변에 위치하는 적어도 하나의 오브젝트를 검출하는 단계;
    상기 레이더 맵에 기초하여 중 상기 오브젝트에 대응하는 타겟 데이터를 결정하는 단계;
    상기 오브젝트의 형상 및 상기 타겟 데이터에 기초하여 상기 타겟 데이터의 에러를 계산하는 단계;
    상기 에러에 기초하여 상기 에러의 패턴을 결정하는 단계;
    상기 에러의 상기 패턴에 기초하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 정렬 모델을 조정하는 단계
    를 수행하고,
    상기 에러의 패턴은 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 간의 위치 관계의 에러를 나타내는 트랜지션 에러 패턴(translation error pattern) 및 상기 제1 센서의 자세 및 상기 제2 센서의 자세 간의 자세 에러를 나타내는 자세 에러 패턴(attitude error pattern) 중 적어도 하나를 포함하는,
    전자 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 센서 및 상기 제2 센서
    를 더 포함하는,
    전자 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 전자 장치는 자율주행 차량(autonomous vehicle) 또는 ADAS(advanced driver assistance systems) 기능을 포함하는 차량에 포함되는,
    전자 장치.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11458912B2 (en) * 2019-03-08 2022-10-04 Zoox, Inc. Sensor validation using semantic segmentation information
US11609315B2 (en) * 2019-08-16 2023-03-21 GM Cruise Holdings LLC. Lidar sensor validation
CN112255604B (zh) * 2020-10-29 2023-07-04 南京慧尔视智能科技有限公司 一种雷达数据准确性的判断方法、装置及计算机设备
CN113093128A (zh) * 2021-04-09 2021-07-09 阿波罗智联(北京)科技有限公司 用于标定毫米波雷达的方法、装置、电子设备及路侧设备
CN113739819B (zh) * 2021-08-05 2024-04-16 上海高仙自动化科技发展有限公司 校验方法、装置、电子设备、存储介质及芯片

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016149132A (ja) * 2015-02-12 2016-08-18 ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ 乗り物のドライバ支援システムにおける予測のためのシステムおよび方法

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5755400A (en) 1980-10-02 1998-05-26 Raytheon Company Inertial instrumentation correction technique
FR2681948B1 (fr) 1991-06-27 1995-06-09 Commw Of Australia Procede d'enregistrement de coordonnees pour un radar ayant une portee au-dela de l'horizon.
US5894323A (en) * 1996-03-22 1999-04-13 Tasc, Inc, Airborne imaging system using global positioning system (GPS) and inertial measurement unit (IMU) data
US6744401B2 (en) * 2002-05-13 2004-06-01 Honeywell International Inc. Methods and apparatus for radar data processing
US8483960B2 (en) * 2002-09-20 2013-07-09 Visual Intelligence, LP Self-calibrated, remote imaging and data processing system
CN101952688A (zh) * 2008-02-04 2011-01-19 电子地图北美公司 用于与传感器检测到的对象进行地图匹配的方法
JP5094658B2 (ja) 2008-09-19 2012-12-12 日立オートモティブシステムズ株式会社 走行環境認識装置
WO2013069012A1 (en) * 2011-11-07 2013-05-16 Dimensional Perception Technologies Ltd. Method and system for determining position and/or orientation
KR20140135410A (ko) 2013-05-16 2014-11-26 주식회사 만도 레이더의 얼라인먼트를 조정하는 방법, 장치 및 시스템
KR20150068126A (ko) * 2013-12-11 2015-06-19 한국전자통신연구원 타겟 정보를 기초로 다중 모드 레이더를 위한 제어 신호를 생성하는 레이더 신호 제어 장치 및 그 제어 방법
US9562771B2 (en) * 2013-12-18 2017-02-07 Sharper Shape Ltd Analysis of sensor data
KR101750615B1 (ko) 2015-08-18 2017-06-23 재단법인대구경북과학기술원 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법
WO2017057041A1 (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 ソニー株式会社 信号処理装置、信号処理方法、およびプログラム
WO2017057042A1 (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 ソニー株式会社 信号処理装置、信号処理方法、プログラム、および、物体検出システム
JP6569504B2 (ja) 2015-12-09 2019-09-04 株式会社デンソー 物体認識装置
KR101807088B1 (ko) 2015-12-15 2017-12-08 현대오트론 주식회사 차량 전방 탐지 장치 및 방법
US10816654B2 (en) 2016-04-22 2020-10-27 Huawei Technologies Co., Ltd. Systems and methods for radar-based localization
US10459087B2 (en) * 2016-04-26 2019-10-29 Uber Technologies, Inc. Road registration differential GPS
US10145945B2 (en) * 2017-01-11 2018-12-04 Toyota Research Institute, Inc. Systems and methods for automatically calibrating a LIDAR using information from a secondary vehicle
CN110235026A (zh) * 2017-01-26 2019-09-13 御眼视觉技术有限公司 基于对齐的图像和激光雷达信息的车辆导航
US10445928B2 (en) * 2017-02-11 2019-10-15 Vayavision Ltd. Method and system for generating multidimensional maps of a scene using a plurality of sensors of various types
US10852419B2 (en) * 2017-10-20 2020-12-01 Texas Instruments Incorporated System and method for camera radar fusion
US20190162820A1 (en) * 2017-11-29 2019-05-30 Delphi Technologies, Llc Automated vehicle sensor calibration system
US11041941B2 (en) * 2018-02-26 2021-06-22 Steradian Semiconductors Private Limited Method and device for calibrating a radar object detection system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016149132A (ja) * 2015-02-12 2016-08-18 ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ 乗り物のドライバ支援システムにおける予測のためのシステムおよび方法

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