3 Position recognition method and device based on sparse point group using low channel 3D lidar sensor

The present invention relates to a method and device for recognizing a location based on a sparse point group using a low channel three-dimensional Lidar sensor capable of increasing accuracy at low costs. The present invention provides a device for recognizing a location based on a sparse point gro...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: JO BONG GYUN, KIM BONG SEOB, KIM TAE HYEONG, LEE MYUNG SU, YOON YUN KI
Format: Patent
Sprache:eng ; kor
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Beschreibung
Zusammenfassung:The present invention relates to a method and device for recognizing a location based on a sparse point group using a low channel three-dimensional Lidar sensor capable of increasing accuracy at low costs. The present invention provides a device for recognizing a location based on a sparse point group using a low channel three-dimensional Lidar sensor, which includes a point group collection portion, a point group matching portion, a point group accumulation portion, a point group filtering portion, and a location recognition portion. The device includes the steps of: collecting point group data according to the location of an object through the Lidar sensor; detecting the movement of an autonomous vehicle; repeatedly accumulating the point group data for each preset unit distance by a preset reference number of times; filtering the accumulated point group data based on a voxel grid; and recognizing the location of the autonomous vehicle. The technical gist is the method for recognizing a location based on a sparse point group using a low channel three-dimensional Lidar sensor. 본 발명은 저비용으로 정확도를 높일 수 있는 저채널 3차원 라이다센서를 이용한 희소점군 기반의 위치인식 방법 및 장치에 관한 것이다. 이러한 본 발명은 라이다센서에서 감지된 객체의 위치에 따른 점군데이터를 수집하는 점군 수집부; 수집된 상기 점군데이터 중에서 과거시간에 대한 점군데이터와 현재시간에 대한 점군데이터를 정합하여 자율 주행 차량의 움직임을 검출하는 점군 정합부; 검출된 상기 차량의 움직임에 기초하여 상기 점군데이터를 기설정된 단위거리마다 기설정된 기준횟수만큼 반복해서 누적하는 점군 누적부; 누적된 상기 점군데이터를 복셀그리드 기반으로 필터링하여 기설정된 크기를 가진 복셀에 하나의 점이 존재하도록 하는 점군 필터링부; 및 GPS로부터 상기 자율 주행 차량의 위치정보를 획득하고 상기 위치정보에 기초하여 필터링된 상기 점군데이터와 전역지도를 매칭하여 상기 전역지도 상에서 상기 자율 주행 차량의 위치를 인식하는 위치 인식부;를 포함하는 저채널 3차원 라이다센서를 이용한 희소점군 기반의 위치인식 장치와, 라이다센서를 통해 객체의 위치에 따른 점군데이터를 수집하는 단계; 수집된 상기 점군데이터 중에서 과거시간에 대한 점군데이터와 현재시간에 대한 점군데이터를 정합하여 자율 주행 차량의 움직임을 검출하는 단계; 검출된 상기 자율 주행 차량의 움직임에 기초하여 상기 점군데이터를 기설정된 단위거리마다 기설정된 기준횟수만큼 반복해서 누적하는 단계; 누적된 상기 점군데이터를 기설정된 크기를 가진 복셀에 하나의 점이 존재하도록 복셀 그리드 기반으로 필터링하는 단계; 및 GPS로부터 획득된 상기 자율 주행 차량의 위치정보를 기초로 하여 필터링된 상기 점군데이터와 전역지도를 매칭하여 상기 자율 주행 차량의 위치를 인식하는 단계;를 포함하는 저채널 3차원 라이다센서를 이용한 희소점군 기반의 위치인식 방법을 기술적 요지로 한다.