차량의 위치 추정과 지도 작성을 위한 3D 라이다 기반 특징 추출 방법
산업분류272 측정, 시험, 항해, 제어 및 기타 정밀 기기 제조업; 광학 기기 제외외 1
국가과학기술ED0105 광원외 2
IPCG01S 17/894외 5
서지 사항Bibliography · KIPRIS
출원번호10-2023-0187914 (2023-12-21)
공개번호1020250097049 (20250630)
등록번호1029434630000 (20260320)
법적상태등록 · KIPRIS 조회일 2026-09-07
출원인충북대학교 산학협력단
발명자박태형
원문KIPRIS 원문 보기 · 10-2023-0187914
IPCG01S 17/894G01S 17/931G06V 10/77외 3개
산업분류(KSIC)
272 측정, 시험, 항해, 제어 및 기타 정밀 기기 제조업; 광학 기기 제외
63 정보서비스업
국가과학기술표준분류
ED0105 광원광응용기기
EE0501 위성통신/방송전송위성/전파
ND0604 기후변화영향평가/대응기술기후학
어디에 쓸 수 있는가연구자 확인 문장
아래 내용은 해당 기술의 연구자가 C-TOM 분석 보고서(기업 공개본)에서 확인한 문장입니다.
라이다 점군을 의미론적으로 갈라 정적 객체만 남기고 그래프 임베딩 유사도로 특징점을 골라 SLAM 에 넘김
차량에 장착된 라이다 센서로부터 3차원 포인트 클라우드 형태의 라이다 데이터를 프레임 단위로 받음의미론적 분할 네트워크 모델로 한 프레임의 모든 객체를 클래스별로 가름클래스별로 갈린 객체 중에서 정적 객체만 골라내고 나머지는 뒤 단계로 넘기지 않음골라낸 정적 객체 안에서만 특징점을 뽑아 특징점의 출처를 정적 객체로 한정함직전 프레임과 현재 프레임에 같은 분할·추출 절차를 각각 걸어 두 벌의 특징점을 만듦한 특징점이 속한 클래스 포인트 클라우드에서 가까운 순으로 주변 포인트 N개를 고름특징점과 그 주변 포인트 N개를 함께 넣어 특징점 그래프 임베딩을 수행함임베딩된 현재 프레임 특징점을 직전 프레임 임베딩과 대조해 클래스 단위로 유사도를 계산함클래스별 특징점 개수를 제1 임계값과 견주는 관문을 둠클래스별 특징점 유사도를 제2 임계값과 견주는 관문을 둠두 관문을 함께 넘긴 특징점만 SLAM 알고리즘의 입력 데이터로 넘김특징점 선별을 SLAM 알고리즘 앞단에 두어 SLAM 자체를 바꾸지 않고 입력을 바꾸는 자리에 놓임
자율주행 개발팀의 위치추정 성능 회귀 점검 도구
산업자율주행 소프트웨어 개발
구매자라이다 SLAM 을 쓰는 차량 개발조직의 검증 담당팀 (개발도구 예산)
해결 문제SLAM 코드를 고칠 때마다 같은 주행 로그에서 위치가 얼마나 어긋나는지를 봐야 하는데, 어긋남이 코드 탓인지 그날 지나간 차량 탓인지 가려지지 않음.
확인된 근거 문장
NTIS 에 자율주행 기술 개발 과제(한국과학기술원·2024년·347,535천원)가 편성되어 있음
NTIS 에 라이다 의미지도 작성 과제(공주대학교·2019년·37,500천원)가 편성되어 있음
NTIS 에 시맨틱 포인트 클라우드 플랫폼 과제(건국대학교·2020년·250,000천원)가 편성되어 있음
SLAM 미들웨어 공급사에 넘기는 전처리 모듈 라이선스
산업자율주행 소프트웨어 공급
구매자자율주행 미들웨어를 파는 소프트웨어 기업의 제품기획팀 (기능 확충·라이선스 도입 예산)
해결 문제자사 미들웨어의 위치추정 모듈은 점군을 그대로 받아 움직이는 물체까지 함께 넣음. 앞단을 새로 만들려면 인력과 기간이 들어감.
확인된 근거 문장
NTIS 에 객체검출·로봇제어 시스템 과제(주식회사 에스피투로보틱스·2022년)가 편성되어 있음
NTIS 에 시맨틱 포인트 클라우드 플랫폼 과제(건국대학교·2020년·250,000천원)가 편성되어 있음
NTIS 에 주행환경 디지털트윈 갱신 과제(건국대학교·2023년·199,123천원)가 편성되어 있음
응용분야 탐색 보고서 · 기업 제공본
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