| IMM 필터를 활용한 4D 레이다와 라이다 센서 융합 기반 3D 객체 추적 기술 | |
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| Year | 2024 |
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| Journal | November, 2024 / 2024 IPNT Conference |
| Author | 정우진, 백동희, 공승현(Seung-Hyun Kong) |
특히, 다양한 상황에서의 안전한 주행을 보장하기 위해서 최근 자율주행을 위한 객체 추적 연구들은 주로 라이다 혹은 4D 레이다를 단독으로 사용하는 방법에 집중하고 있다. 라이다는 기하학적 위치 정보를 제공해 객체 추적 성능이 높지만, 근 적외선을 이용하는 광학적 특성 때문에 악천후에서 성능이 저하된다. 반면에 4D 레이다는 전파를 사용하여 악천후에서도 객체 추적이 가능하지만, 기후 환경이 양호한 상황에서는 라이다보다 밀도가 낮아 성능이 떨어지는 문제가 있다. 이처럼 모든 상황에서 정확하고 강건한 객체 추적 기술 연구가 부족하다는 공동적인 한계를 가진다. 본 연구에서는 전파를 사용하는 4D 레이다를 라이다와 융합하여 악천후에서도 정확하고 강건한 객체 추적 기술을 제안한다. 제안 기술은 4D 레이다와 라이다의 효과적인 융합을 위한 Late fusion 기법과 객체의 복잡한 움직임을 정확하게 예측하기 위해서 Interacting Multiple Model (IMM) 필터를 사용한다. Late fusion 기법은 4D 레이다와 라이다 센서의 측정치를 각각 IMM 필터에 적용한 후, 얻어낸 상태 값과 공분산 값을 얻어내 최종의 상태 값과 공분산 값을 도출하고, 이를 통해 객체 추적 결과를 얻는다. IMM 필터는 다양한 동적 모델 중 현재 상황에 가장 적합한 모델에 가중치를 부여하여 복잡한 움직임을 정확하게 예측할 수 있도록 한다. 제안 기술을 악천후 환경의 데이터가 포함된 K-Radar에서 기존 4D 레이다 객체 추적 기술과 라이다 객체 추적 기술을 비교한 결과, 기후 환경이 양호한 상황에서는 더욱 신뢰성이 있는 정보를, 악천후 상황에서는 월등히 뛰어넘는 추적 성능을 가짐을 입증하였다. |
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