전/측방 레이더를 활용한 파티클 필터 기반 센서 융합 기술 개발 - 이상원 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
본 연구에서는 전방 레이더 와 측방 레이더 센서를 활용한 파티클 필터 기반의 센서 융합 기술을 제안 하고자 한다. 기존의 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)의 경우 대부분 전방 레이더와 전방 카메라 센서를 활용하였다. 하지만 ADAS와 자율 주행 자동차에 대한 연구가 지속될 수록 시스템이 커버 해야 할 영역이 넓어 지면서 센서들의 관측 영역이 넓어져야 했다. 따라서 본 연구에서는 기존의 센서 구성은 유지하면서 측방 레이더라는 추가 센서를 장착하였다. 센서가 추가 장착됨으로써 다양한 측정값을 다루어야 하는 다중 물체 추적(Multi-Target Tracking, MTT) 문제가 발생한다. 이를 해결하는 고전적인 방법으로는 물체를 “small object”로 가정하여 추적하는 것이다. 하지만 측방 레이더에서 출력되는 트랙의 경우 사각형 형태로 가정되어 “small ob-ject”가정에 위배되고, 프리 스페이스의 경우 단일 물체에 여러 개의 측정값이 생겨 마찬가지로 가정에 위배가 된다. 본 연구에서는 물체의 형태가 점이 아닌 물체, 특히 사각형인 물체를 다루기 위해 extended object tracking 문제를 해결한 하기 위해 Bayesian recursive filter의 틀을 이용하여 물체의 측정값 모델을 이용하여 likelihood function를 정의하였고, 복잡해진 함수들을 이용하여 filter의 해를 계산하기 위한 Sampling Importance Resampling(SIR) 파티클 필터를 이용하였다. 이를 통하여 사각형 물체의 추적 기술을 개발하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :기계공학과,2018. 8
Keywords: Radar; Free space; Particle filter; Sensor fusion