Detection of Parking Space based on Occupancy Grids in Dynamic Environments for Autonomous Valet Parking

학위논문 (석사)-- 서울대학교 융합과학기술대학원 : 융합과학부(지능형융합시스템전공), 2016. 8. 박재흥.최근 자율주행 관련하여 활발한 연구가 진행되고 있는데 특히 자율발렛주차는 중요한 문제 중 하나이다. 자율발렛주차는 차량이 운전자 없이도 스스로 주차 가능한 공간을 찾아 목적지로 정하고, 그 목적지까지 안전하게 주차를 완료하는 기술이다. 이러한 자율발렛주차가 가능하기 위하여 주차장 환경인식이 요구된다. 본 연구는 자율발렛주차를 위한 주차 가능한 공간 인식에 그 목적이 있다. 이에 대한 기존 연구들은 대부분 차량 인식이나 주차구획 인식에만 집중해 있는데, 이는 복잡하고 동적 장애물이 많은 주차장 환경에서 충분한 정보를 제공하지 못한다. 본 논문은 Extended Evidential grid map을 주차 가능한 공간 인식에 적용을 제안한다. Dempster-Shafer이론에 기반한 Evidential grid map은 기존 점유격자지도의 물체 인식뿐만 아니라 동적인 물체를 구별해 낼 수 있다. 그러나 센서 인식범위의 한계와 차량들의 겹침 영역 때문에 주차구획의 점유여부 인식에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 겹침 영역에 대한 Occupied 확률의 확장을 제안하였다. 또한, 주차구획의 점유여부 판별이 어려운 공간에도 주차가능 후보들을 선정하여 주차가능 공간을 찾기 위한 경로 탐색에 효율성을 높이고자 하였다. 실외 주차장에서 실제 자율주행 자동차의 실험을 통하여 본 연구의 유용성을 확인하였다.1. 서 론 1 1.1 연구 목적 1 1.2 연구 배경 4 2. 자율발렛주차를 위한 격자지도 작성 22 2.1 확장된 증거이론 22 2.2 3차원 point cloud의 센서모델 24 3. 시스템 구성 26 3.1 자율주행자동차 26 3.2 환경인식 27 4. 실험 29 5. 결론 39 참고 문헌 41 Abstract 45Maste