최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.28 no.5, 2019년, pp.334 - 339
박홍순 (전남대학교 전기공학과) , 최준호 (전남대학교 전기공학과)
In this study, we propose a compensation method of raw LiDAR data with noise and noise filtering for signal processing of LiDAR sensors during the development phase. The raw LiDAR data include constant errors generated by delays in transmitting and receiving signals, which can be resolved by LiDAR s...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
LiDAR 센서는 어떻게 구성되는가? | LiDAR 센서는 레이저 신호를 수십 ns 속도에서 고속 펄스 에너지로 조사하는 펄스레이저 구동부, 미세 광 신호를 전자 신호로 변환하고 검출하는 광수신부, 레이저 신호의 송수신 집 중도를 높이는 광학계, 그리고 입출력 신호를 처리하는 고속 신호처리부로 구성된다. 송신된 레이저 출력신호는 전방의 객 체표면에 반사되어 광수신부를 통해 전자신호로 변환되며 TDC(time to digital convertor)를 통해 입출력신호 간의 비행 시간으로 환산된다[4,5]. | |
LiDAR 센서를 통해 획득된 데이터가 노이즈나 이상점을 가지게 하는 원인은? | 이는 빛의 간섭, 산란, 회로 잡음 등에 기인하는 것으로 신호 후처리 과정에서 해결할 수 있다. 일반적으로 노이즈는 대상객체 주변에서 발생하며 대상객체와 비교하였을 때 밀 집도가 떨어지며 점 데이터 간의 간격이 균일하지 못한 특성을 가진다. 이상점은 대상객체와 떨어진 위치에서 발생하며 시간 축 기준으로 비 규칙적 반응을 나타낸다. Fig. | |
LiDAR 센서의 거리 정밀도와 최대 측정거리는 무엇으로 판단되는가? | 빛의 대기 중 속도는 빛의 비행시간 과 이동거리의 곱으로 이루어지기 때문에 최종변수에 해당하는 전방 객체와의 거리는 빛의 속도와 TDC를 통해 획득한 시 간간격의 곱으로 구할 수 있다. LiDAR 센서의 거리 정밀도 와 최대 측정거리는 펄스레이저를 얼마나 빠른 속도로 고출력으로 발산할 수 있는지, 그리고 반사되어 들어오는 미세신호를 얼마나 민감하게 측정할 수 있는지 판단된다[6,7]. 이를 위 해 빛 에너지 손실을 최소화하는 렌즈 및 미러 광학계의 설계 가 선행되어야 하며 입력신호를 고속으로 처리하고 미세신호에 대한 정밀변환이 수행되어야 한다. |
B. Douillard, D. Fox and F. Ramos, "A spatio-temporal probabilistic model for multi-sensor multi-class object recognition," - Proc. 2007, IEEE/ RSJ Int. Conf. on Intell. Robot. Syst., pp. 2402-2408 San Diego, USA, 2007.
L. Spinello and R. Suegwart, "Human detection using multimodal and multidimensional features", IEEE Int. Conf. on Robot. Autom., pp. 3264-3269, Pasadena, USA, 2008.
C. Premebida, O. Ludwig, and U. Nunes, "Lidar and vision-based pedestrian detection system", J. Field Robot., Vol. 26, No. 9, pp. 696-711, 2009.
P. Palojarvi, "Integrated Electronic and opto-electronic circuits and devices for pulsed time-of-flight laser range finding", University of Oulu,Finland, 2003.
A. Kilpela and J. Kostamovaara, "A laser pulser for a TOF laser radar", Rev. Sci. Instrum., Vol. 68, No. 6, pp. 2253-2258, 1997.
M. T. Thompson and M. F. Schlecht, "High Power Laser Diode Driver Based on Power Converter Technology", IEEE Trans. Power Electron., Vo1. l2, No. 1, pp. 46-52, 1997.
Q. Wang, X.-J. Tian, G. Wu, and M.-Y. Luo, "Design of highpeak current and narrow pulse driver of laser diode", J. China Univ. Posts and Telecommun., Vol. 16, pp. 82-85, 2009.
A. Kilpela, "Pulsed time-of-flight laser ranfe finder techniques for fast, high precision measurement applications", University of Oulu, Finland, 2004.
A. Kilpela, R. Pennala, and J. Kostamovaara, "Precise pulsed time-of-flight laser range finder for industrial distance measurements", Rev. Sci. Instrum., Vol. 72, No. 4, pp. 2197-2202, 2001.
S. J. Julier and J. K. Uhmann, "A new extension of the Kaman filter to nonlinear systems", Int. Symp. Aerosp. Def. Sens. Simul. Control., Vol. 3, No. 26, pp. 182-193 1997.
E. A. Wan and R. Van Der Merwe, "The unscented Kalman filter for nonlinear estimation", Proc. IEEE 2000 Adapt. Syst. Signal Process. Commun. Control Symp., pp. 153-158, Lake Louise, Canada, 2000.
G. Evensen, "The ensemble Kalman filter: Theoretical formulation and practical implementation", Ocean Dyn., Vol. 53, No. 4, pp. 343-367, 2000.
K. Ito and K. Xiong, "Gaussian filters for nonlinear filtering problems", IEEE Trans. Autom. Control, Vol. 45, No. 5, pp. 910-927, 2000.
G. Deng and L. W. Cahill, "An adaptive Gaussian filter for noise reduction and edge detection", IEEE Nucl. Sci. Symp. Med. Imaging Conf., Vol. 3, pp 1615-1619, 1993.
G. Guo, H. Wang, D. Bell, Y. Bi, and K. Greer, "KNN model-based approach in classification", OTM Confed. Int. Conf. CoopIS DOA ODBASE 2003, pp. 986-996, Catania, Italy, 2003.
Y. Wang, W. L. Chao, D. Garg, B. Hariharan, M. Campbell, & K. Q. Weinberger, "Pseudo-lidar from visual depth estimation: Bridging the gap in 3d object detection for autonomous driving", IEEE Conf, pp. 8445-8453, 2019.
J. Zhang, and S. Sanjiv, "LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time", Robot. Sci. Syst., Vol. 2, 2014.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.