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자율주행 시스템을 위한 다양한 도로 환경의 다중 LiDAR 센서를 이용한 데이터셋 구축 방법
변재민(Jaemin Byun),나기인(Ki-In Na),노명찬(Myoungchan Roh),서범수(Bumsoo Seo) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2014 No.5
This paper describes a data set collected by multiple LiDAR sensors and describes how to build this data set for evaluation of perception algorithm in the intelligent vehicle. For covering the surrounding of vehicle, it contains data from 1 camera, two 4-layered LiDARs(LD-MRS) and a high density 3D LiDAR(Velodyne) were synchronized and saved to our logging system while our vehicle drives in a various types of road such as uphill, downhill, etc. In addition to, this data set also have ground truth labels such as road, vehicle, building ,etc. with corresponding to each 3D point. We wish that this data set will be useful to the autonomous vehicle community, especially those developing perception capabilities.
자율주행 자동차를 위한 3D LiDAR 정보를 이용한 MRF(Markov Random Field)기반 도로 인식 방법
변재민(Jaemin Byun),나기인(Ki-In Na),노명찬(Myoungchan Roh),손주찬(Joochan Sohn),서범수(Bumsoo Seo),김성훈(Sunghoon Kim) 한국자동차공학회 2013 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2013 No.5
본 논문은 자율주행자동차의 핵심 기술인 주행환경 인식기술과 관련하여 도로 영역인 주행 가능한 영역을 인식하는 방법에 대해서 제안한다. 기존 많이 사용했던 2D LiDAR 또는 카메라를 이용한 방법들은 2D 정보 기반으로 평지 환경에서의 주행 가능영역 인식에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 오르막(내리막) 또는 굴곡이 있는 도로 등에 대한 다양한 도로 유형에 대한 고려는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서 굴곡이 있는 도로 환경에서 주행가능영역인식의 성능을 향상시키기 위해서 3D Lidar 센서로 획득된 3D Point Cloud 정보를 기반으로 기존의 널리 사용되었던 수직 방향의 높이정보를 통한 도로 영역을 분류하는 방법과 달리 Gradient 정보 기반으로 MRF 모델을 적용하고, LBP(Loopy Belief Propagation)방법을 통하여 도로 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 본 방법의 타당성을 보이기 위해서 실제 실험차량을 통해서 실제 도로의 데이터를 획득하고, 각도로 유형별에 따른 결과 및 분석을 통해서 본 방법의 성능의 우수성을 제시하였다.
OPRoS 플랫폼을 이용한 무인자율주행 시스템의 행동선택기반 주행제어 방법
노명찬(Myungchan Roh),변재민(Jaemin Byun),김성훈(Sunghoon Kimg),유원필(Wonpil Yu) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2012 No.5
This paper presents a way to control for autonomous vehicle based behavior selection mechanism with guaranteeing safe and real-time. A our autonomous vehicle system consists of environmental perception module, task manager module, abstract sensor module, virtual robot to recognize itself the surrounding environment and reach the final destination. In this paper, we introduce a novel way to design a system architecture of the autonomous vehicle to integrate and operate cooperatively with main components based on OPRoS(Open Platform for Robotic Services) platform, and practically implement a behavior selection mechanism according to various situations.
코파일럿 시스템을 위한 다중 2D LiDAR 융합기반 차량 주변 동적 장애물 추적 모듈 개발
나기인(Ki-in Na),변재민(Jaemin Byun),노명찬(Myoungchan Rho),서범수(Bumsu Seo) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2014 No.5
This paper introduces the development of moving obstacles perception module using multiple 2D LiDARs. This can estimate both position and velocity of dynamic objects around vehicles. Projecting point cloud data from 2D LiDARs to range image structure, they are partitioned to particular observations with connectivity based region growing segmentation. In sequence, observations from segmentation steps are associated with the predicted tracks employing NNSF based on Kalman filter. Furthermore, the associated tracks are continuously updated, extraneous observations are generated to new tracks and missing tracks are removed. This developed module was installed on Co-Pilot system and the experiments tracking several moving obstacles at the same time were performed to show this module working.
자율 주행 차량의 레이저 기반 환경인식 모듈 설계 및 데이터 수집 시스템 구축
나기인(Ki-In Na),변재민(Jaemin Byun),노명찬(Myoungchan Roh),손주찬(Joochan Sohn),서범수(Bumsoo Seo),김성훈(Sunghoon Kim) 한국자동차공학회 2013 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2013 No.5
Architecture of the environmental perception module has been designed and specifically, the LiDAR based obstacle perception module has been designed and described with applicable algorithms. Moreover, the data logging system has been developed by vehicle, LiDAR and ROS packages for testing perception algorithms. The developed data logging system has been tested around ETRI and the logged data have been played back.
GPS 음영지역 극복을 위한 이동로봇의 실험적 위치추정
김지용(Jiyong Kim),이지홍(Jihong Lee),변재민(Jaemin Byun) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
This paper presents localization performance enhancement on GPS interfering spot for mobile robot. Localization system applied Extended Kalman filter algorithm that utilized Diffrential GPS and odometry, inertial sensors. In this paper, different noise covariance is applied to Extended Kalman Filter according to the GPS quality. Experiment results show that proposed localization system improve considerably localization performance of mobile robots.
경사도로에서 다중 센서를 이용한 이동로봇의 위치추정 성능 개선
김지용(Jiyong Kim),이지홍(Jihong Lee),변재민(Jaemin Byun),김성훈(Sunghun Kim) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.47 No.1
본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다. This paper presents localization algorithm for mobile robot in outdoor environment. Outdoor environment includes the uncertainty on the ground. Magnetic sensor or IMU(Inertial Measurement Unit) has been used to estimate robot's heading angle. Two sensor is unavailable because mobile robot is electric car affected by magnetic field. Heading angle estimation algorithm for mobile robot is implemented using gyro sensor module consisting of 1-axis gyro sensors. Localization algorithm applied Extended Kalman filter that utilized GPS and encoder, gyro sensor module. Experiment results show that proposed localization algorithm improve considerably localization performance of mobile robots.