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HD Map과 3차원 점군 데이터를 이용한 전역 위치 인식 및 추정 기법 = Global localization technique using HD map and 3D point cloud
서명 / 저자 HD Map과 3차원 점군 데이터를 이용한 전역 위치 인식 및 추정 기법 = Global localization technique using HD map and 3D point cloud / 박주현.
저자명 박주현 ; Park, Joohyun
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
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8036526

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MRE 20007

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초록정보

Recently, many research institutes have been actively conducting research related to estimating the location of the autonomous vehicles. This paper is a study of global localization based on the matching between the HD map and 3D Point Cloud. In the case of the Global Positioning System (GPS), which is mainly used to estimate the location of the autonomous vehicles. However, the GPS system may not work properly in an urban area with tunnels and buildings that is a factor that causes multi-path and signal blockage. In the case of cameras, their performance is not constant in the change of time and space as they have sensitive characteristic such as weather, illumination, etc. However, 3D LiDAR (Light Detection And Ranging) uses signals reflected from the surrounding environment to directly detect distance information and has relatively robust characteristics such as weather, illumination, etc. Also, the 3D LiDAR returns very accurate object intensity and distance values. Therefore, the information of the road such as lane, road marking can be strongly detected using the characteristics of 3D LiDAR. For HD Map, information about lane and road marking is provided in the form of a GIS based vector map. 3D LiDAR provides data in the form of points throughout the area that can be detected, and these different types of data make it difficult to perform localization. The proposed method estimates translation and rotation by matching HD map and local map through adaptive phase correction. It also optimizes the match between the two images in the HD Map and local map using the distance transform. This method can overcome the difficulty of localization using different data types. To detect lane and road marking information, road areas are detected using region growing-based segmentation methods, and local maps of lane and road marking information are generated through multi-level Otsu’s threshold. It then estimates the global localization by matching the HD Map with the local map. To summarize the proposed method, lane and road markings on the HD Map are detected using 3D LiDAR and global localization is conducted by matching each other. Finally, the experiment near Sangam World Cup Apartment Complex in Seoul proved the proposed method. The experiments have confirmed that the proposed method is superior to the existing method.

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.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MRE 20007
형태사항 iv, 45 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Joohyun Park
지도교수의 한글표기 : 명현
지도교수의 영문표기 : Hyun Myung
부록 수록
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 로봇공학학제전공,
서지주기 참고문헌 : p. 43-44
주제 HD Map
Point Cloud
Localization
Autonomous System
LiDAR
정밀 도로 지도
점군 데이터
위치 인식 및 추정
자율 주행 시스템
라이다
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