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문제 정의
- 그러나 카메라를 이용한 비전 시스템의 경우빛의 영향에 민감하게 반응하기 때문에 아웃도어 환경 속에서 주행해야 하는 무인자동차에서는 레이저스캐너를 이용한 장애물 인식 시스템이 핵심이 되고, 비전은 보조 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 레이저스캐너만을 이용하여 장애물을 인식 하는 시스템을 개발하였다.
- 무인차량은 크게 4가지 서브시스템으로 구성 되는데, 각 서브시스템은 차량제어 시스테 항법 시스템 장애물인식 시스템 그리고 이 모든 시스템을 전체적으로 관리할 수 있는 통합 시스템이다. 본 연구에서는 무인차량의 4가지 서브시스템 중 차량의 주행 안전성의 확보를 위해 가장 큰 역할을 담당하고 있는 장애물 인식시스템을 연구 했다. 장애물 검출 센서로는 아웃도어 환경에서 높은 신뢰성과 빠른 스캔 능력을 가진 레이저스캐너를 사용하였다.
- 우선 오르막을 판단하는 조건을 살펴보겠다. 2D 레이저스캐너는 평면으로 스캐닝을 하기 때문에 차량 지붕에 장착된 LS4와 LS5와 같이 X축과 평행하게 지면을 스캐닝 한 데이터로는 오르막과 벽을 구분하기 어렵다.
- 이미 운전자를 대신해서 고속도로에서 차 간을 유지하며 주행하는 기술이 상용화 되고 자동으로 주차를 할 수 있게 해주는 장치도 실용화 되어 사용되고 있다. 차량기술발전의 궁극적인 목표는 사람의 도움 없이 주행이 가능한 무인차량을 개발하는 것이다. 무인차량에 대한 연구는 ITS (Intelligent Trans-port System) 연구분야 중 AVS(Advanced Vehicle System)의 하나로 많은 연구가 진행되고 있다.
가설 설정
- 마지막으로 도로 경사도 인식에서 도로 고도 맵은 오르막과 내리막 두 개의 고도 맵이 형성되고 두 개의 맵을 합성하는 것이 아니라 오르막 도로 고도 맵이 기본 맵이 되고 내리막 도로라고 판단 되었을 때만 내리막 고도 맵이 형성된다. 이와 같은 이유는 20mX20m의 작은 범위를 가진 맵 안에 도로에는 오르막과 내리막이 함께 존재할 수 없다고 가정하였고 지형 형상을 검출하는 것이 아니라 전체적인 도로의 경사도를 판단하는 알고리즘이기 때문이다.
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