본 기술은 복수의 3차원 라이다 센서 간 상대 위치인 외부 파라미터를 보정하기 위해 측정된 포인트 클라우드에서 평면 정보를 추출하고, 기준 평면과 대응 평면 간의 유사도 분석을 통한 초기값 산출 및 측정점 분산 최소화를 수행하는 최적화 알고리즘 기반 보정 방법입니다.
기존의 인공 표식 사용 방식은 별도의 환경 준비와 비용이 발생하며, 포인트 클라우드 등록 기반 기술은 센서 간 시야 차이가 클 경우 등록 실패 가능성이 높고, 주행 궤적 정보에 의존하는 방식은 추정 오차를 유발하는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 데이터 수집과 평면 추출, 대응 평면 검출, 초기 및 최종 외부 파라미터 산출 단계를 순차적으로 수행하며 평면도와 법선 방향 분산 등 수학적 조건을 만족하는 평면을 기준으로 보정하는 방식을 제안합니다. 자율주행 차량과 다중 센서 로봇에 적용될 수 있어 별도의 보정 장비 없이 현장에서 즉시 센서 정렬을 수행하는 경제적인 해결책을 제공합니다.
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