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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최덕선 (연세대) 주상현 (국방과학연구소) 박용운 (국방과학연구소) 박진배 (연세대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제65권 제2호
발행연도
2016.2
수록면
342 - 348 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2022

무인지상차량을 위한 3D 라이다 기반 음각 장애물 탐지
최덕선 ,  민지홍 ,  김준 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료

2021

비포장 도로용 3D 라이다 기반 장애물 탐지방법 개선에 대한 연구
최덕선 ,  민지홍 ,  심인욱 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

2016

야지 주행 무인지상차량을 위한 3D 라이다 기반 지면 및 장애물 탐지에 대한 연구
최덕선 ,  심성대 ,  민지홍 대한기계학회 춘추학술대회 2016.12 학술대회자료
비평지용 무인차량을 위한 장애물 탐지
최덕선 ,  주상현 ,  박용운 외 1명 전기학회논문지 2016.02 학술저널

2012

야지 환경에서 다중 스캔 라이다 기반 장애물 탐지방법
최덕선 ,  최지훈 ,  주상현 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2012.06 학술대회자료

2010

먼지 환경의 무인차량 운용을 위한 장애물 탐지 기법
최덕선 ,  안성용 ,  박용운 한국군사과학기술학회지 2010.01 학술저널

초록· 키워드

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We propose an obstacle detection algorithm for unmanned ground vehicle on uneven terrain. The key ideas of the proposed algorithm are the use of two-layer laser range data to calculate the gradient of a target, which is characterized as either ground or obstacles. The proposed obstacle detection algorithm includes 4-steps: 1) Obtain the distance data for each angle from multiple lidars or a multi-layer scan lidar. 2) Calcualate the gradient for each angle of the uneven terrain. 3) Determine ground or obstacle for each angle on the basis of reference gradient. 4) Generate a new distance data for each angle for a virtual laser scanner. The proposed algorithm is verified by various experiments.
#Obstacle detection #Unmanned ground vehicle #Uneven terrain

목차

Abstract
1. 서론
2. 장애물 탐지를 위한 센서 배치 및 경사도 계산
3. 제안된 장애물 탐지 알고리듬
4. 시험 및 결과 분석
5. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Badal, S., Ravela, S., Draper, B., and Hanson, A., "A practical obstacle detection and avoidance system", Proceedings of the Second IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp. 97-104, 1994. google schola Broggi, A., Bertozzi, M., Fascioli, A., Bianco, C. G. L., and Piazzi, A., "Visual perception of obstacles and vehicles for platooning", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 1(3), 164-176, 2000. google schola Lacaze, A., Murphy, K., and DelGiorno, M., "Autonomous mobility for the Demo III experimental unmanned vehicles" in Assoc. for Unmanned Vehicle Systems Int. Conf. on Unmanned Vehicles (AUVSI), 2002. google schola Hong, T., Abrams, M., Chang, T., and Shneier, M. O., "An intelligent world model for autonomous off-road driving", Computer Vision and Image Understanding, 2002. google schola Manz, M., Himmelsbach, M., Luettel, T. and Wuensche, H.-J., "Detection and tracking of road networks in rural terrin by fusing vision and LIDAR", Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, San Fransisco, CA, USA, pp. 4562-4568, 25-30 Sep. 2011. google schola

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