연구 과제

· 2022-11 ~ 2023-10 자율주행 모빌리티를 위한 3차원 고정밀지도 생성 기술 연구 및 개발 (주식회사 모빌테크)

· 2021-11 ~ 2022-10 자율주행 모빌리티를 위한 SLAM 알고리즘 개선 및 개발 (주식회사 모빌테크)

· 2020-03 ~ 2023-02 디지털트윈을 생성, 갱신, 분석하기 위한 멀티센서 모바일 맵핑 시스템 연구개발 (한국연구재단)

자율주행자동차를 위한 동적 물체 인식 (Dynamic Object Detection)

  • 목적: 딥러닝 기반 물체인식(자동차, 보행자, 오토바이, 자전거 등)과 별도로 임의의 움직이는 물체를 인식

  • 이유: 딥러닝이 물체인식에 실패해도 별도로 움직이는 물체를 인식하여 안전성 확보

  • 방법: 3D 컴퓨터비전 (Epipolar Geometry)

  • 이슈: 자동차가 이동하기 때문에 상대적으로 움직여보이는지 원래부터 움직이는 물체인지 구분해야 함

로봇을 위한 지도 작성 및 위치 인식 (Multi-modal Sensor Fusion for SLAM)

  • 목적: 서로 다른 센서를 융합하여 단점을 극복하고 장점을 최대화하여 어떤 환경에서도 강인하게 동작하는 SLAM

  • 센서

    • 라이다 센서: 주변환경의 기하학적 정보 습득

    • 카메라 센서: 주변환경의 텍스쳐 정보 습득

    • IMU 센서: 시스템의 움직임 정보 습득

    • GPS 센서: 절대 좌표계 기준 위치 습득

  • 방법: 연속시간 경로(Continuous-time Trajectory)를 이용하여 비동시적으로 얻어지는 센서데이터를 융합

증강현실을 위한 실시간 위치 인식 (Real-time Visual Odometry using an RGB-D Camera)

  • 목적: RGB-D 카메라를 이용하여 실시간으로 카메라의 위치를 인식하고 가상의 물체를 증강현실 안경에 투영

  • 방법: Depth 값을 이용하여 Depth Residual가 최소가 되도록 최적화할 때 RGB-D 카메라의 센서모델을 이용하여 Depth Uncertainty를 Residual의 Weight으로 사용

  • 결과: Intensity Change와 Depth Noise에 강인한 실시간 카메라 위치인식