3 research outputs found
Detection of Parking Space based on Occupancy Grids in Dynamic Environments for Autonomous Valet Parking
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ์ตํฉ๊ณผํ๊ธฐ์ ๋ํ์ : ์ตํฉ๊ณผํ๋ถ(์ง๋ฅํ์ตํฉ์์คํ
์ ๊ณต), 2016. 8. ๋ฐ์ฌํฅ.์ต๊ทผ ์์จ์ฃผํ ๊ด๋ จํ์ฌ ํ๋ฐํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ์งํ๋๊ณ ์๋๋ฐ ํนํ ์์จ๋ฐ๋ ์ฃผ์ฐจ๋ ์ค์ํ ๋ฌธ์ ์ค ํ๋์ด๋ค. ์์จ๋ฐ๋ ์ฃผ์ฐจ๋ ์ฐจ๋์ด ์ด์ ์ ์์ด๋ ์ค์ค๋ก ์ฃผ์ฐจ ๊ฐ๋ฅํ ๊ณต๊ฐ์ ์ฐพ์ ๋ชฉ์ ์ง๋ก ์ ํ๊ณ , ๊ทธ ๋ชฉ์ ์ง๊น์ง ์์ ํ๊ฒ ์ฃผ์ฐจ๋ฅผ ์๋ฃํ๋ ๊ธฐ์ ์ด๋ค.
์ด๋ฌํ ์์จ๋ฐ๋ ์ฃผ์ฐจ๊ฐ ๊ฐ๋ฅํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ฃผ์ฐจ์ฅ ํ๊ฒฝ์ธ์์ด ์๊ตฌ๋๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์์จ๋ฐ๋ ์ฃผ์ฐจ๋ฅผ ์ํ ์ฃผ์ฐจ ๊ฐ๋ฅํ ๊ณต๊ฐ ์ธ์์ ๊ทธ ๋ชฉ์ ์ด ์๋ค.
์ด์ ๋ํ ๊ธฐ์กด ์ฐ๊ตฌ๋ค์ ๋๋ถ๋ถ ์ฐจ๋ ์ธ์์ด๋ ์ฃผ์ฐจ๊ตฌํ ์ธ์์๋ง ์ง์คํด ์๋๋ฐ, ์ด๋ ๋ณต์กํ๊ณ ๋์ ์ฅ์ ๋ฌผ์ด ๋ง์ ์ฃผ์ฐจ์ฅ ํ๊ฒฝ์์ ์ถฉ๋ถํ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๊ณตํ์ง ๋ชปํ๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ Extended Evidential grid map์ ์ฃผ์ฐจ ๊ฐ๋ฅํ ๊ณต๊ฐ ์ธ์์ ์ ์ฉ์ ์ ์ํ๋ค. Dempster-Shafer์ด๋ก ์ ๊ธฐ๋ฐํ Evidential grid map์ ๊ธฐ์กด ์ ์ ๊ฒฉ์์ง๋์ ๋ฌผ์ฒด ์ธ์๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ๋์ ์ธ ๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ๊ตฌ๋ณํด ๋ผ ์ ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ผ์ ์ธ์๋ฒ์์ ํ๊ณ์ ์ฐจ๋๋ค์ ๊ฒน์นจ ์์ญ ๋๋ฌธ์ ์ฃผ์ฐจ๊ตฌํ์ ์ ์ ์ฌ๋ถ ์ธ์์ ์ด๋ ค์์ด ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ด๋ฅผ ๋ณด์ํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ๊ฒน์นจ ์์ญ์ ๋ํ Occupied ํ๋ฅ ์ ํ์ฅ์ ์ ์ํ์๋ค. ๋ํ, ์ฃผ์ฐจ๊ตฌํ์ ์ ์ ์ฌ๋ถ ํ๋ณ์ด ์ด๋ ค์ด ๊ณต๊ฐ์๋ ์ฃผ์ฐจ๊ฐ๋ฅ ํ๋ณด๋ค์ ์ ์ ํ์ฌ ์ฃผ์ฐจ๊ฐ๋ฅ ๊ณต๊ฐ์ ์ฐพ๊ธฐ ์ํ ๊ฒฝ๋ก ํ์์ ํจ์จ์ฑ์ ๋์ด๊ณ ์ ํ์๋ค.
์ค์ธ ์ฃผ์ฐจ์ฅ์์ ์ค์ ์์จ์ฃผํ ์๋์ฐจ์ ์คํ์ ํตํ์ฌ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ์ ์ฉ์ฑ์ ํ์ธํ์๋ค.1. ์ ๋ก 1
1.1 ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ 1
1.2 ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ 4
2. ์์จ๋ฐ๋ ์ฃผ์ฐจ๋ฅผ ์ํ ๊ฒฉ์์ง๋ ์์ฑ 22
2.1 ํ์ฅ๋ ์ฆ๊ฑฐ์ด๋ก 22
2.2 3์ฐจ์ point cloud์ ์ผ์๋ชจ๋ธ 24
3. ์์คํ
๊ตฌ์ฑ 26
3.1 ์์จ์ฃผํ์๋์ฐจ 26
3.2 ํ๊ฒฝ์ธ์ 27
4. ์คํ 29
5. ๊ฒฐ๋ก 39
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 41
Abstract 45Maste
Detection of Parking Spots Using 2D Range Data
<p>This paper addresses the problem of reliably detecting parking spots in semi-filled parking lots using onboard laser line scanners. In order to identify parking spots, one needs to detect parked vehicles and interpret the parking environment. Our approach uses a supervised learning technique to achieve vehicle detection by identifying vehicle bumpers from laser range scans. In particular, we use AdaBoost to train a classifier based on relevant geometric features of data segments that correspond to car bumpers. Using the detected bumpers as landmarks of vehicle hypotheses, our algorithm constructs a topological graph representing the structure of the parking space. Spatial analysis is then performed on the topological graph to identify potential parking spots. Algorithm performance is evaluated through a series of experimental tests.</p