[논문]보행자 탐지용 차량용 레이더 신호처리 알고리즘 구현 및 검증

현유진; 진영석; 김봉석; 이종훈

doi:10.7467/ksae.2017.25.1.092

보행자 탐지용 차량용 레이더 신호처리 알고리즘 구현 및 검증
Development of Human Detection Algorithm for Automotive Radar 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.25 no.1, 2017년, pp.92 - 102

현유진 (DGIST 융합연구원 첨단레이더연구실) , 진영석 (DGIST 융합연구원 첨단레이더연구실) , 김봉석 (DGIST 융합연구원 첨단레이더연구실) , 이종훈 (DGIST 융합연구원 첨단레이더연구실)

Abstract ▼ AI-Helper

For an automotive surveillance radar system, fast-chirp train based FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar is a very effective method, because clutter and moving targets are easily separated in a 2D range-velocity map. However, pedestrians with low echo signals may be masked by strong clutter in actual field. To address this problem, we proposed in the previous work a clutter cancellation and moving target indication algorithm using the coherent phase method. In the present paper, we initially composed the test set-up using a 24 GHz FMCW transceiver and a real-time data logging board in order to verify this algorithm. Next, we created two indoor test environments consisting of moving human and stationary targets. It was found that pedestrians and strong clutter could be effectively separated when the proposed method is used. We also designed and implemented these algorithms in FPGA (Field Programmable Gate Array) in order to analyze the hardware and time complexities. The results demonstrated that the complexity overhead was nearly zero compared to when the typical method was used.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이는 변조주기가 좁을수록 심해지고, 궁극적으로 레이더 전체 탐지 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 변조주기를 늘림으로써 이러한 왜곡의 최소화가 가능한지를 확인하고자 한다.
무반사 흡수체를 배경으로 두고, 차량 범퍼와 강한 반사율을 가지는 철 구조물을 정지객체로 설치하였다. 보행자가 차량 범퍼와 철 구조물 사이에서 대각선 방향으로 왕복하는 시나리오로 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 강한 클러터가 존재하는 환경에서 상대적으로 반사율이 낮은 보행자를 탐지하기 위한 레이더 신호처리 알고리즘을 소개하였다. 본 알고리즘의 성능 확인을 위해, DGIST 첨단레이더 연구실에서 개발한 24 GHz FMCW 레이더 송수신모듈과 실시간 데이터 로깅용 하드웨어를 기반으로, 실험환경을 구축하였다.

가설 설정

여기서 가로축은 주파수(거리 또는 도플러)를 나타내고, 세로축은 신호의 크기이다. 이예제에서 (ii)는 비교적 높은 반사율을 가진 클러터를 (i)과 (iii)는 낮은 수신신호로 나타난 보행자 혹은 이동 객체라고 가정하였다.
1(b)는 단일 이동객체로부터 반사된 각 첩열의 수신신호들을 나타내었다. 이동객체의 움직임에 비해 레이더 송신신호의 시간이 아주 짧기 때문에, 모든 첩에서 수신된 거리와 도플러 주파수는 변화가 없다고 가정할 수 있다.^7-10) 하지만, 이동객체의 움직임에 의해 수신 신호의 위상이 각 첩마다 변하며, 이 변화량은 도플러 주파수로 나타난다.

제안 방법

에서 고정밀 레벨 측정을 위해 DGIST 첨단레이더 연구실에서 개발한 24 GHz 송수신 모듈을 활용하였다. 다만, 보행자 탐지 용도에 맞도록 송신파형 생성용 소프트웨어를 새로 구현하였다. 아울러, 좁은 빔폭(5도이하)의 렌즈-형태 안테나를 사용한 선행연구의 경우와 달리, 본 논문에서는 FOV(Field Of View)를 30도까지 확장하기 위해 혼-형태로 제작하여 장착하였다.
따라서 본 논문에서는 추적 필터를 이용한 방법을 추천한다. 다만 추적 필터 적용은 본 논문의 범위가 아닌 향후 이슈이다.
무반사 흡수체를 배경으로 두고, 차량 범퍼와 강한 반사율을 가지는 철 구조물을 정지객체로 설치하였다. 보행자가 차량 범퍼와 철 구조물 사이에서 대각선 방향으로 왕복하는 시나리오로 실험을 진행하였다.
Table 1은 본 논문에서 알고리즘 검증을 위해 사용된 레이더 파라미터이다. 본 논문에서는 선행연구⁶⁾에서 사용된 파형(주기 80 us)과 변조주기를 400 us로 확장한 새로운 FMCW 파형을 설계하여 총 2개의 파형을 적용하였다.
본 논문에서는 제안된 알고리즘을 추가적으로 검증하기 위해 24 GHz 송수신단과 실시간 데이터 로깅 하드웨어를 구축하였고, 이를 기반으로 다양한 실내환경에서 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 강한 클러터가 존재하는 환경에서 상대적으로 반사율이 낮은 보행자를 탐지하기 위한 레이더 신호처리 알고리즘을 소개하였다. 본 알고리즘의 성능 확인을 위해, DGIST 첨단레이더 연구실에서 개발한 24 GHz FMCW 레이더 송수신모듈과 실시간 데이터 로깅용 하드웨어를 기반으로, 실험환경을 구축하였다.
아울러, Xilinx LogicCORETM IP¹⁶⁾ 중 Fast Fourier Transform v7.0의 Radix-2 Burst I/O 아키텍처를 이용하여FFT 블록을구현하였으며, 윈도우잉은 Multiplier v11.2 IP를 이용하여 구현하였다. 이때 모든 데이터는 32비트로 적용하였다.
다만, 보행자 탐지 용도에 맞도록 송신파형 생성용 소프트웨어를 새로 구현하였다. 아울러, 좁은 빔폭(5도이하)의 렌즈-형태 안테나를 사용한 선행연구의 경우와 달리, 본 논문에서는 FOV(Field Of View)를 30도까지 확장하기 위해 혼-형태로 제작하여 장착하였다.
우선, 듀얼포트메모리(Dual Port Memory)는 수신된 ADC 데이터를 저장하고, 알고리즘 단계별 처리 결과 데이터를 저장하는 메모리로 Xilinx FPGA 내부 블록램(Block RAM)을 이용하였다.
다음으로는 정지물체, 클러터 등이 많이 존재하는 실내 환경에서 알고리즘을 검증하였고, 그 결과 왕복하는 사람이 효과적으로 탐지됨을 확인하였다. 제안된 알고리즘의 하드웨어 복잡도와 처리시간을 분석하기 위해, FPGA 기반으로 각 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 기존방법 대비 하드웨어 복잡도는 약 2 %, 처리시간은 약 4 % 이하로 증가됨을 확인하였다.
첫 번째 실험환경에서는 전파흡수체를 배경으로 하여 비교적 클러터를 최소화하였으며, 두 번째 실험환경에는 다양한 클러터와 정지객체가 존재하는 실험환경을 이용하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 선행연구¹³⁾에서 고정밀 레벨 측정을 위해 DGIST 첨단레이더 연구실에서 개발한 24 GHz 송수신 모듈을 활용하였다. 다만, 보행자 탐지 용도에 맞도록 송신파형 생성용 소프트웨어를 새로 구현하였다.
6은 블록다이어그램과 실제 형상을 나타낸다. 사용된 송수신 모듈에서는 FMCW 레이더의 선형적인 주파수 변조와 정확한 위상 동기를 위해 주파수 합성기(Frequency synthesizer)와 VCO(Voltage Controlled Oscillator)를 이용하였다.

데이터처리

아울러, 제안된 방법의 복잡도를 분석하기 위해 FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반으로 알고리즘을 구현하여 소모된 하드웨어 리소스와 처리 시간을 비교분석 하였다.

이론/모형

FPGA 기반으로 verilog HDL를 통해 구현된 신호처리 알고리즘은, Xilinx ISE Design Suite 13.2.1 툴을 이용하여 합성되었다. Xilinx FPGA의 내부 하드웨어 리소스는 Slice register, Slice LUTs, 그리고 듀얼포트 메모리로 구성되어 있고, 합성결과를 통해 확인한 각 하드웨어 리소스의 개수를 Table 2에 나타내었다.
기존 알고리즘과 제안된 방법의 하드웨어 복잡도 및 계산량을 분석하기 위해 Verilog HDL(Hardware Description Language)를 이용하여 Xilinx FPGA 기반으로 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘의 블록다이어그램을 Fig.

성능/효과

결론적으로 윈도우잉 기법은 강한 클러터의 부엽을 억제함으로써 보행자 신호가 부엽에 마스킹 되는 것을 방지할 수 있다. 하지만, 이동객체가 클러터에 인접해 있을 경우 오히려 넓어진 클러터의 주엽에 의해 마스킹되는 역효과가 발생할 수 있다.
결론적으로, 기존방법대비 제안된 방법에서 사용된 하드웨어 리소스와 처리시간의 증가는 아주 미비함을 확인할 수있다.
제안된 알고리즘의 하드웨어 복잡도와 처리시간을 분석하기 위해, FPGA 기반으로 각 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 기존방법 대비 하드웨어 복잡도는 약 2 %, 처리시간은 약 4 % 이하로 증가됨을 확인하였다. 따라서 본 알고리즘은 기존 방식에서 복잡도의 증가는 미비한 반면, 보행자 탐지 성능은 훨씬 개선 할 수있다.
그 결과, 제안된 방법에서 사용된 Slice register와 Slice LUTs (Look-up tables) 모두 기존방법 대비 약 2% 정도 밖에 증가되지 않음을 확인할 수 있다.
다음으로 Xilinx ISE Design Suite 13.2.1 툴을 통해 합성된 결과로부터, 최대 동작 가능 주파수가 335.110MHz 임을 확인할 수 있었다. 아울러, 전체 알고리즘이 동작된 총 클럭수도 확인할 수 있었다.
다음으로는 정지물체, 클러터 등이 많이 존재하는 실내 환경에서 알고리즘을 검증하였고, 그 결과 왕복하는 사람이 효과적으로 탐지됨을 확인하였다. 제안된 알고리즘의 하드웨어 복잡도와 처리시간을 분석하기 위해, FPGA 기반으로 각 알고리즘을 구현하였다.
66 ms이다. 따라서 기존 방법과 비교하면 제안된 방법의 처리시간이 약 3.9 % 증가됨을 알 수 있다.
그 결과 기존방법 대비 하드웨어 복잡도는 약 2 %, 처리시간은 약 4 % 이하로 증가됨을 확인하였다. 따라서 본 알고리즘은 기존 방식에서 복잡도의 증가는 미비한 반면, 보행자 탐지 성능은 훨씬 개선 할 수있다.
본 실험 결과를 통해, 송신파형 주기를 80 us에서 400 us로 늘림으로써 자기간섭 신호에 의한 클러터가 거의 제거됨을 확인 할 수 있다. 하지만, 변주주기가 400 us가 되면 최대탐지 가능한 상대속도가 15km/h로 제한된다.
우선, 배경을 흡수체로 구성한 상대적으로 클러터가 적은 환경에서, 철판 장애물과 보행자가 분리되는 것을 실험결과로 확인하였다.
이때, 보행자로부터 반사된 신호가 자기간섭 신호에 마스킹 되는 상황이다. 일반적인 알고리즘이 적용된 2D 맵 및 거리 프로파일에서는 보행자의 정보를 확인할 수 없지만, 제안된 방법에서는 모든 클러터 및 정지객체성분이 제거되고 보행자의 정보만 나타남을 확인 할 수있다.

후속연구

본 논문에서는 선행연구⁶⁾의 알고리즘을 추가적인 실험을 통해 보행자 탐지결과를 제시할 것이다.
향후, 실제 도로환경에서 차량과 함께 보행자 탐지 성능을 검증할 예정이다. 아울러, 사람의 다양한 보행방향을 고려한 실험도 함께 진행할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	레이더 센서가 지능형 자동차 분야에서 적용되는 곳은?	오늘날 국방, 자동차, 선박, 보안, 교통 등 다양한 분야에서 레이더 센서가 활용되고 있다.1) 특히, 지능형 자동차 분야에서는, 전방충돌 방지시스템, 사각지대 경보시스템, 차선변경 지원시스템, 후방충돌 경보시스템 등의 다양한 능동 운전자 안전 시스템 분야에 적용되고 있다. 아울러, 최근에는 안전에 대한 요구가 더욱 높아지면서, 보행자 및 이륜차 탐지를 위한 기능도 요구되고있다.
	실제 도로에서 클리터에 의한 보행자 신호의 마스킹 현상이 심각해질 수 있는 원인은 무엇인가?	게다가, 실제 도로에서는 이러한 자기간섭에 의한 클러터 뿐 아니라 정지차량, 도로 구조물, 표지판 등 다양한 정지객체가 존재하기 때문에, 클러터에 의한 보행자 신호의 마스킹 현상은 더욱 심각해질 수 있다.
	FMCW의 장점은 무엇인가?	차량용레이더센서에는FMCW(Frequency Modu-lated Continuous Wave) 방식이 대부분 활용되고 있다. 이는 기존의 펄스 레이더에 비해 신호처리 하드웨어 복잡도가 낮은 장점이 있기 때문이다.4-6) 특히, 고속-첩열(Fast-chirp train) 변조방식은 이동객체를 탐지하는데 매우 효과적이다.

참고문헌 (17)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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