지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이임평
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수47
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
실제 차량을 이용한 자율주행 개발의 한계점을 극복하기 위해 가상환경 내에서 주행 시험을 시행할 수 있는 자율주행 시뮬레이터를 적극 활용하고 있다. 자율주행 시뮬레이터에서도 실제 자율주행 시스템에서와 같이 가상 인지 센서(카메라, 라이다, 레이다) 데이터를 통해 주변 환경을 인식한다. 인지 센서 시뮬레이션 데이터는 센서의 구동 방식에 대해 정의한 센서 모델, 그리고 가상 환경의 상호 작용을 통해 생성된다. 실제와 유사한 데이터를 생성하는 센서 시뮬레이션을 위해서는, 실제 센서의 오차 요소가 고려된 센서 모델과 실제 환경의 복잡도와 특성에 따라 구현된 가상 환경 모델이 필요하다.
본 연구에서는 자율주행 차량의 인지 센서 중 라이다의 정밀한 센서 모델링을 위한 방법에 대해 제안한다. 라이다 센서 모델을 라이다의 기하학적인 데이터 취득 방식을 모사하기 위한 기하학적 모델, 라이다의 반사강도 취득 과정을 모사하기 위한 복사학적 모델로 구성한다. 그리고 라이다 데이터가 가지는 오차 요소를 분석하고 모델링하여 정밀한 센서 모델링을 수행한다. 또한 실제 환경과 유사한 가상 환경 구축을 위해 실측 라이다 데이터를 바탕으로 환경 모델링을 수행하고 시뮬레이션 데이터를 생성한다. 최종적으로 라이다 센서 모델링 결과를 검증하기 위해 생성된 시뮬레이션 데이터를 실측 데이터와 비교 평가한다.
실험에서는 제안한 방법에 따라 실내 환경과 실외 환경에 대하여 라이다 센서 모델링과 환경 모델링을 수행하고 라이다 시뮬레이터를 구축하였다. 시뮬레이션 검증 결과, 실측 데이터와 기하/복사학적으로 개선된 유사도를 확인하였고, 실외 주행 환경에서의 정밀 시뮬레이션 결과를 자율주행 측위 알고리즘에 적용하여 유사한 경향의 측위 오차 누적을 확인하였다. 이를 통해 자율주행 시뮬레이터에 활용되기 위한 정밀한 라이다 센서 모델링과 시뮬레이션의 방법과 그 영향을 평가하였다. 최종적으로 정밀한 시뮬레이션의 결과를 실측과 비교함으로써 라이다 정밀 모델링의 유효성과 신뢰성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 자율주행 차량의 인지 센서 중 라이다의 정밀한 센서 모델링을 위한 방법에 대해 제안한다. 라이다 센서 모델을 라이다의 기하학적인 데이터 취득 방식을 모사하기 위한 기하학적 모델, 라이다의 반사강도 취득 과정을 모사하기 위한 복사학적 모델로 구성한다. 그리고 라이다 데이터가 가지는 오차 요소를 분석하고 모델링하여 정밀한 센서 모델링을 수행한다. 또한 실제 환경과 유사한 가상 환경 구축을 위해 실측 라이다 데이터를 바탕으로 환경 모델링을 수행하고 시뮬레이션 데이터를 생성한다. 최종적으로 라이다 센서 모델링 결과를 검증하기 위해 생성된 시뮬레이션 데이터를 실측 데이터와 비교 평가한다.
실험에서는 제안한 방법에 따라 실내 환경과 실외 환경에 대하여 라이다 센서 모델링과 환경 모델링을 수행하고 라이다 시뮬레이터를 구축하였다. 시뮬레이션 검증 결과, 실측 데이터와 기하/복사학적으로 개선된 유사도를 확인하였고, 실외 주행 환경에서의 정밀 시뮬레이션 결과를 자율주행 측위 알고리즘에 적용하여 유사한 경향의 측위 오차 누적을 확인하였다. 이를 통해 자율주행 시뮬레이터에 활용되기 위한 정밀한 라이다 센서 모델링과 시뮬레이션의 방법과 그 영향을 평가하였다. 최종적으로 정밀한 시뮬레이션의 결과를 실측과 비교함으로써 라이다 정밀 모델링의 유효성과 신뢰성을 확인할 수 있었다.
목차
1. 서론 11.1 연구 배경 11.2 선행 연구 41.3 연구 목적 61.4 논문 개요 72. 라이다 센서 모델링 82.1 개요 82.2 라이다 기하 모델 102.2.1 내부 정오차 122.2.2 모션 왜곡 152.3 라이다 복사 모델 182.3.1 거리 효과 203. 환경 모델링 223.1 라이다 데이터 보정 243.2 라이다 매핑 263.3 메쉬화 274. 시뮬레이션 검증 294.1 점군 데이터 비교 평가 294.2 라이다 SLAM 기반 평가 325. 실험 결과 345.1 실험 개요 345.2 실내 실험 355.2.1 활용 데이터 355.2.2 라이다 센서 모델링 결과 365.2.3 환경 모델링 결과 395.2.4 시뮬레이션 검증 결과 415.3 실외 실험 475.3.1 활용 데이터 475.3.2 라이다 센서 모델링 결과 495.3.3 환경 모델링 결과 505.3.4 시뮬레이션 검증 결과 526. 결론 60참고문헌 62Abstract 70
최근 본 자료
댓글(0)
0