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KR101619076B1 - 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법 - Google Patents

모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법 Download PDF

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KR101619076B1
KR101619076B1 KR1020090078456A KR20090078456A KR101619076B1 KR 101619076 B1 KR101619076 B1 KR 101619076B1 KR 1020090078456 A KR1020090078456 A KR 1020090078456A KR 20090078456 A KR20090078456 A KR 20090078456A KR 101619076 B1 KR101619076 B1 KR 101619076B1
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South Korea
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dynamic
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jpdaf
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안성환
노경식
윤석준
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삼성전자 주식회사
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Abstract

모바일 플랫폼이 동적 물체가 있는 환경에서 동적 물체를 검출하고 추적할 수 있는 방법을 개시한다. 이를 위해 모바일 플랫폼은 TOF 센서로 3차원 영상을 획득하고, 획득된 3차원 영상에서 RANSAC 알고리즘을 이용하여 바닥 평면을 제거하고 각각의 물체를 분리한다. 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)로 분리된 각각의 물체의 운동상태를 추정할 수 있다.

Description

모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법{METHOD OF DETECTING AND TRACKING MOVING OBJECT FOR MOBILE PLATFORM}
바닥 평면을 추출하여 물체를 검출하고, 검출된 물체의 운동상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법에 관한 것이다.
지능형 무인화 기술이 발달됨에 따라 자기위치 인식기술과 지능적 경로계획에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 플랫폼(예를 들어 가정에서의 가사 도우미 로봇, 공공장소용 서비스 로봇 등)이 자율적으로 이동하기 위해서는 우선 자신의 위치를 인지하고 목적지의 위치를 안 이후에 자신과 목적지 사이의 공간의 각종 장애물을 검출하여 이를 회피하여 이동할 수 있는 경로를 계획해야 한다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 영상이나 거리센서 등을 이용하여 실시간으로 지도를 작성하며 자기위치를 인지하는 기술로서 실내 위치인식의 적절한 대안으로 여겨지고 있다. 특히, evidence grid 또는 영상의 특징점을 이용한 SLAM에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나, 이러한 SLAM 기술들은 정적인 환경(즉, 플랫폼 외에는 움직이는 물체가 없는 환경)을 가정한 상태에서 알고리즘을 수행하였기 때문에 동적인 환경(즉, 플랫폼 외에도 사람과 같은 움직이 는 물체가 있는 환경)에서는 제 성능을 발휘하지 못한다.
움직이는 물체가 존재하는 동적 환경에서도 SLAM의 성능을 향상시켜 모바일 플랫폼의 경로계획 성능을 향상시키는 방법을 제시한다.
또한, 모바일 플랫폼이 간결한 알고리즘을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 운동상태를 추정하는 방법을 제시한다.
이를 위해 본 발명의 일측면에 의한 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법은 모바일 플랫폼이 이동하는 환경의 3차원 영상을 획득하고; 3차원 영상에서 바닥 평면을 제거하고; 바닥 평면이 제거된 3차원 영상에서 각각의 물체를 분리한다.
이 때, 모바일 플랫폼이 획득한 3차원 영상은 TOF 센서로부터 얻은 깊이 지도(depth map)인 것이 바람직하다.
또한, 3차원 영상에서 바닥 평면을 제거하는 것은 RANSAC 알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다.
또한, 바닥 평면이 제거된 3차원 영상에서 각각의 물체를 분리하는 것은 블럽(blob) 알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일측면에 의한 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법은 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)로 분리된 각각의 물체의 운동상태를 추정한다.
이 때, 분리된 물체가 동적 물체라고 판단된 경우 일정 조건을 만족하면 정식 동적 물체로 등록할 수 있다.
위 일정 조건은 공분산 값이 일정 임계값보다 작은 경우인 것으로 설정하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명의 일측면에 의한 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법은 등록된 정식 동적 물체의 위치 또는 속도를 추정하여 등록된 정식 동적 물체를 추적할 수 있다.
또한, 추정된 정식 동적 물체의 위치 또는 속도를 이용하여 모바일 플랫폼이 등록된 정식 동적 물체를 회피할 수 있는 주행 경로를 계획할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 모바일 플랫폼은 3차원 영상 정보에서 RANSAC 알고리즘을 이용하여 바닥 평면을 제거하고 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)로 각각의 동적 물체를 검출 및 추적함으로써 동적 물체가 많은 환경에서 보다 신뢰성 있는 SLAM을 수행할 수 있다. 또한, 동적 물체를 추적함과 더불어 예측된 동적 물체의 주행 경로를 이용하여 모바일 플랫폼이 동적 물체와 충돌하지 않고 회피할 수 있는 주행 경로를 계획할 수 있도록 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 외관 구성도로서, 움직이는 물체가 많은 동적 환경에서 자율적으로 이동하는 로봇을 예로 들어 설명한다.
도 1에서, 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼(10)은 이동하는 로봇 본체(12)와, 로봇 본체(12)에 설치된 영상획득부(14)를 구비하여 알려지지 않은 동적 환경을 자율적으로 이동한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 제어 블록도로서, 영상획득부(14), 영상처리부(16), 제어부(18), 저장부(20) 및 구동부(22)를 포함한다.
영상획득부(14)는 움직이는 물체(이하, 동적 물체라 한다)가 많은 동적 환경에서 모바일 플랫폼(10)이 이동할 때 이동하는 경로 상의 영상을 촬영하여 경로 상에 위치하는 다양한 물체(예를 들어, 정적 물체나 동적 물체 등)의 3차원 정보를 획득하는 3D 카메라 센서이다. 3D 카메라 센서는 깊이 지도(depth map)를 획득할 수 있는 IR TOF 센서인 것이 바람직하다. 일반적으로 모바일 플랫폼이 이동중인 상황에서 환경데이터를 실시간으로 얻어내는 것은 매우 어려우며, 실시간으로 환경지도를 작성하며 장애물을 회피하기 위해서는 환경데이터를 획득하는 시간도 매우 빨라야 한다. 하지만 최근 개발된 IR TOF 센서는 각각의 이미지를 통해 획득된 영상정보로부터 적외선을 통해 빛의 이동시간을 계산해서 각각의 픽셀(pixel)의 거리정보를 얻을 수 있으며, 복잡한 계산을 필요로 하지 않아 실시간으로 깊이 지도(depth map)을 획득할 수 있는 장점이 있다.
영상처리부(16)는 영상획득부(14)를 통해 획득된 3차원 정보(깊이지도)를 입력받아 모바일 플랫폼(10)이 이동하는 경로의 특징점을 추출한다. 특징점을 추출하기 위하여 영상처리부(16)는 먼저 획득된 깊이지도(depth map)에서 RANSAC 알고리즘을 이용하여 바닥 평면을 추출하고, 블럽(blob) 알고리즘을 이용하여 각각의 물체를 분리한 다음, 분리된 각각의 물체의 위치 정보의 평균값을 특징점으로 선택한다.
제어부(18)는 영상처리부(16)를 통해 추출된 특징점을 결합 확률 데이터 연 관 필터(JPDAF)에 적용하여 각각의 물체의 운동상태를 추정하고, 동적 물체를 검출하면 각각 ID를 부여하여 정식 동적 물체로 등록하고, 위치, 속도 등을 추정하여 등록된 정식 동적 물체를 추적할수 있도록 하는 중앙 연산 장치(CPU)이다.
저장부(20)는 기본적으로 모바일 플랫폼(10)의 현재위치와 최종 목표위치를 저장하고 있으며, 영상처리부(16)를 통해 추출된 특징점들의 데이터와, 제어부(18)에서 획득한 동적 물체의 ID, 위치, 속도 등을 저장하는 메모리이다.
구동부(22)는 제어부(18)에서 획득한 등록된 동적 물체의 위치, 속도 등의 정보를 기반으로 하여 모바일 플랫폼(10)이 등록된 정식 동적 장애물과의 충돌없이 경로를 자율적으로 이동하도록 구동한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 RANSAC 알고리즘을 이용한 바닥 평면 제거의 개념도이다.
모바일 플랫폼(10)이 각각의 물체의 특징점을 추출하고, 이 특징점을 기초로 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용하여 동적 물체를 검출 및 추정하기 위해서는 각각의 물체를 분리하여 인식하는 작업이 선행되어야 한다. 이하, 도 3을 기초로 모바일 플랫폼(10)이 각각의 물체를 분리하여 인식하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
모바일 플랫폼(10)에 설치되는 영상획득부(14)는 IR TOF 센서로 구성될 수 있다. 모바일 플랫폼(10)은 IR TOF 센서로부터 모바일 플랫폼(10) 주위의 3차원 영상의 깊이 지도(depth map)를 획득한다. 이 때, 획득된 깊이 지도(depth map)는 물체와 물체 사이의 어떠한 경계를 지정할 수 있는 표식이 없기 때문에 하나의 큰 덩 어리(mesh) 형태를 띄게 된다. 각각의 물체로 분리하는 과정은 기본적으로 덩어리(mesh)끼리 구분하는 방법을 사용한다. 즉, 깊이 지도(depth map)에서 주변과 가까운 거리에 있는 점은 하나의 덩어리(mesh)에 포함된 것이고 멀리 떨어져 있는 점은 다른 덩어리(mesh)에 포함된 것으로 판단한다. 이 때, 각각의 물체로 분리하는 과정에서 가장 곤란한 점은 바닥으로 인하여 이미지상의 모든 점들이 하나의 덩어리(mesh)로 인식되는 것이다. 따라서, 바닥으로 추정되는 바닥 평면을 제거한 후, 물체를 분리하는 과정이 수행되어야 한다.
바닥 평면 제거는 RANSAC 알고리즘을 이용하여 수행한다. RANSAC(RANdom SAmple Consensus)은 outlier를 포함한 데이터로부터 일정한 수학적 모델의 매개변수를 찾아내는 재귀적 방법이다. RANSAC 알고리즘은 확률적으로 결과를 제시하므로 비결정적 알고리즘이며, 재귀 반복을 많이 할수록 정확한 결과를 제시한다. 기본적으로 모든 점이 평면 상에 존재한다고 가정하고 단계적으로 outlier라고 생각되는 데이터를 제거하는 방법을 사용한다. 이 때, outlier는 평면을 추출하는 재귀적 방법에 있어 노이즈로 판단되는 데이터를 의미하며 후술할 inlier는 최종적으로 평면으로 판단된 데이터를 의미한다.
기본적으로 평면의 방정식은 다음과 같은 형태를 가진다.
Figure 112009051859089-pat00001
각각의 데이터로부터 평면까지의 거리의 합이 최소화 될 수 있는
Figure 112015101689117-pat00002
파라메터를 최소자승법을 사용하여 획득한다. 획득된 평면으로부터 일정 거리 이상 떨어진 데이터는 outlier로 처리하고 다시 최적 값을 계산한다. 이러한 과정을 반복하면 확률적으로 가장 정확한 평면의 방정식을 얻을 수 있다.
최종적으로 가장 적합하다고 판단되는 평면의 방정식을 획득하면 inlier에 해당하는 데이터를 모두 평면데이터로 취급할 수 있다. 깊이 지도(depth map)에서 inlier에 해당하는 데이터를 제거하면 도 4에 도시된 바와 같이 검은색의 점들로 이루어진 영역이 제거되고, 물체들의 덩어리(mesh)가 지면에서 떨어져 분리된다. 이렇게 물체들의 덩어리(mesh)가 지면에서 분리되면 블럽(blob) 알고리즘을 이용하여 각각의 물체를 분리한다. 분리된 각각의 물체들을 블럽(blob)이라고 부르기도 한다.
도 5에 도시된 바와 같이 블럽(blob) 알고리즘은 binarymap 지도상에서 경계선을 따라가는 방식의 알고리즘으로 구성된다. 즉, 배경이 0이고 덩어리의 물체로 인지된 곳이 1이라고 가정하여 1인 부분의 경계선을 따라 하나의 폐곡선을 완성하면 하나의 블럽(blob)으로 결정한다. 이 때, 노이즈처럼 보이는 블럽(blob)을 제거하기 위하여 블럽(blob)이 몇 픽셀 이하로 구성되면 블럽(blob)이 아닌 것으로 설정하여 제거할 수 있다. 다음으로 블럽(blob) 알고리즘을 통하여 획득한 블럽(blob) 구성 픽셀의 깊이(depth) 값을 평균하여 (x,y,z)의 대표값을 추출하여 블럽(blob)의 중심점으로 설정한다. 이 블럽(blob)의 중심점은 후술할 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)에 적용될 데이터로 사용된다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 의한 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)의 동 작을 나타낸 도면이다.
위와 같이 깊이 지도(depth map)에서 각각의 물체들이 분리되고 각 물체들의 대표값이 추출되면 이 값들을 기초로 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용하여 각각의 물체들의 운동상태를 추정하게 된다.
결합 확률 데이터 연관 필터(Joing Probability Data Association Filter ; JPDAF)는 여러 개의 이동 물체를 추적하는 방법으로 추적하는 물체의 상태를 추정하는 여러 개의 추정치와 추정근거가 되는 여러 개의 센서 값이 가장 높은 확률을 가질 수 있도록 대응시키는 데이터 연관(Data Association) 방법의 하나이다. 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)의 장점은 근사 수학적 모델을 사용할 경우 등속 물체는 물론 가속이 있는 물체도 정확한 추정치를 계산해낼 수 있으며, 클러터 환경에도 강건하다는 점이다. 따라서, 센서의 성능이 좋지 않아 다소 잡음이 많은 깊이 지도(depth map)에서도 동적 물체를 추적할 수 있다.
결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)는 기본적으로 칼만 필터 알고리즘을 이용한다. 예측 과정에서 각각의 점이 수학적 모델을 가지고 있는데 적분 업데이트를 함으로서 다음 시간에 어떠한 위치에 점이 존재할 것인지를 예측할 수 있다. 이 과정에서 모델의 정밀도에 따라서 위치 예측치에 대한 오차 공분산(covariance) 값이 같이 연산된다. 즉, 정확한 모델의 경우 예측 오차 공분산이 작아지고 정확하지 않은 모델의 경우 예측 오차 공분산이 커진다. 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼(10)의 동적 물체 검출 및 추적 방법에서 사용하는 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)는 각각의 입자에 대한 상태변수를 다음과 같이 설정하며, 칼만 필터의 예측 과정에 사용되는 모델은 다음과 같다.
Figure 112009051859089-pat00003
이 때,
Figure 112015101689117-pat00004
는 물체의 운동상태를 나타내는 추정치를 의미하며, 각각의 상태변수
Figure 112015101689117-pat00005
는 x 좌표, x 방향 속도, y 좌표, y 방향 속도, z 좌표, z 방향 속도를 의미한다.
Figure 112015101689117-pat00006
은 다음 시간에서의 물체의 운동상태를 나타내는 추정치를 의미한다.
Figure 112015101689117-pat00007
는 운동 모델 오차를 나타낸다.
Figure 112015101689117-pat00008
는 센서 데이터로 입력되는 측정치를 의미한다.
위와 같은 모델에 센서 데이터로서 블럽(blob) 알고리즘에서 추출된 각각의 블럽(blob)의 대표값을 사용한다. 즉, 각각의 블럽(blob)의 중심값을 대표값으로 설정하고 이를 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)의 센서 데이터로 전달한다. 여기에서, 블럽(blob) 알고리즘으로 발생된 데이터는 계속적으로 추적하고 있던 동적 물체의 개수와 일치하지 않을 수도 있다. 따라서, 결합 확률 데이터 연관 필 터(JPDAF)를 통하여 확률적으로 가장 적합하게 동적 물체와 블럽(blob)을 대응시켜야 한다. 칼만 필터에서는 각각의 추정값에 해당하는 센서 측정 값을 갱신하여 필터의 추정 오차를 줄여야 하는데 어느 측정값을 어느 추정치에 대응시켜야 하는지를 알 수가 없다. 그러나, 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 사용함으로써 갱신과정에서 확률적으로 가장 근사한 점들끼리 대응을 시켜서 가장 작은 공분산, 즉 가장 정확한 추정치가 나올 수 있는 대응을 찾고 이를 통하여 측정치 갱신을 수행할 수 있다.
도 6에서 ,
Figure 112009051859089-pat00009
는 각각 t가 k-1일 때의 위치 추정치이고,
Figure 112009051859089-pat00010
는 각각 t가 k일 때의 위치 추정치이며, y1, y2는 각각 t가 k일 때의 위치 측정치이다. 단순히 최접점으로 측정치와 추정치를 대응시키면
Figure 112009051859089-pat00011
와 y1,
Figure 112009051859089-pat00012
와 y2를 대응시켜야 하겠지만 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)에서는 동특성 앞에서 정의된 동특성 모델을 사용함으로서
Figure 112009051859089-pat00013
와 y2,
Figure 112009051859089-pat00014
와 y1를 대응시킬 수 있다. 후자측이 확률적으로 보다 더 정확한 대응방법이 될 수 있다. 이러한 필터링 과정을 통하여 각각의 특징점을 추적하면서 특징점들에 대한 위치 및 각속도 회전 반지름에 대한 추정치를 획득할 수 있다.
이러한 방법으로 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)는 각각의 분리된 물체의 상태를 검출할 수 있다. 즉, 물체가 정지되어 있어 정적 물체로 판단된 경우에 는 이 정적 물체의 대표값은 모바일 플랫폼(10)의 위치 인식(Localization)을 위한 데이터로 저장부(20)에 저장된다. 또한, 물제가 움직이고 있어 동적 물체로 판단된 경우에는 동적 물체의 운동 상태를 추정하다가 일정 조건을 만족하면 정식 동적 물체로 등록한다. 정식 동적 물체로 등록하는 것은 추적 진행 중의 공분산 값을 이용하여 수행한다. 계속적으로 추적이 진행되면 공분산 값이 줄어들게 되며, 추적을 실패하게 되면 공분산 값이 늘어나게 된다. 따라서, 공분산 값이 일정 임계값보다 작은 경우이면 동적 물체의 추적에 성공한 것으로 판단하여 ID를 부여하고 정식 동적 물체로 등록한다.
본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 물체 검출 및 추적 방법은 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용하여 등록된 정식 동적 물체의 위치 또는 속도를 추정하여 등록된 정식 동적 물체를 추적할 수 있다. 또한, 속도 성분은 동적 물체의 이동 경향을 추정할 수 있기 때문에 등록된 동적 물체를 회피할 수 있는 주행 경로를 계획할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 알고리즘 순서도이다. 이하, 순서도를 바탕으로 모바일 플랫폼(10)이 동적 물체를 검출 및 추적하는 동작을 상세히 설명한다.
모바일 플랫폼(10)이 이동하게 되면 영상획득부(14 : IR TOF 센서)는 주위 3차원 영상을 촬영하여 정적 물체 및 동적 물체를 포함하고 있는 깊이 지도(depth map)을 획득한다.(100)
다음, 획득된 깊이 지도(depth map)에서 RANSAC 알고리즘을 이용하여 바닥 평면을 제거한 후(102), 블럽(blob) 알고리즘을 이용하여 각각의 물체를 분리하고(104), 분리된 각각의 물체의 중심 좌표값을 대표값으로 추출한다.(106) 이 대표값은 다음 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용한 물체의 운동 상태 추정 단계에서 센서 데이터로 사용된다.
결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용한 동적 물체 검출 및 추적은 다음과 같은 단계로 이루어진다. 먼저 앞에서 분리된 각각의 물체의 대표값을 센서 데이터로 입력받아 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용하여 물체의 운동 상태를 추정하게 된다.(108) 이 때, 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)는 센서 데이터를 측정치로 입력 받아 데이터 연관(Data Association)을 수행하고 측정 업데이트 과정을 반복하면서 추정치를 예측하게 된다.
결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)는 위와 같은 과정을 반복적으로 수행 중에 모바일 플랫폼(10)과 물체들 간의 상대 속도를 이용하여 물체들의 운동 상태를 판단한다. 물체가 운동 상태인가를 판단하고(110), 운동 상태가 아니라고 판단되면 정적 물체로 인식하고 정적 물체의 대표값을 저장부(20)에 저장한다.(112)
물체가 운동 상태라고 판단되면 동적 물체로 인식하고 공분산 값이 일정 임계값보다 작은지를 판단한다.(114) 공분산 값이 일정 임계값보다 큰 경우에는 동적 물체 추적에 실패한 것으로 판단한다.(116) 공분산 값이 일정 임계값보다 작은 경우에는 동적 물체 추적에 성공한 것으로 판단하고 정식 동적 물체로 등록한다.(118) 정식 동적 물체로 등록되면 추정되는 정식 동적 물체의 위치, 속도 등의 정보를 이용하여 정식 동적 물체를 추적하고, 이 추적된 정보를 바탕으로 모바일 플 랫폼(10) 정식 동적 물체를 회피하여 이동할 경로를 계획한다.(120)
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 외관 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 제어 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 RANSAC 알고리즘을 이용한 바닥 평면 제거의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 RANSAC 알고리즘을 이용한 평면 추출의 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 의한 블럽(blob) 알고리즘의 개략도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 의한 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)의 동작을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 알고리즘의 순서도이다.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
10 : 모바일 플랫폼 14 : 영상획득부
16 : 영상처리부 18 : 제어부
20 : 저장부 22 : 구동부

Claims (10)

  1. 모바일 플랫폼이 이동하는 환경의 3차원 영상을 획득하고;
    상기 3차원 영상에서 바닥 평면을 추출하여 제거하고;
    상기 바닥 평면이 제거된 3차원 영상에서 각각의 물체를 분리하고;
    상기 분리된 각각의 물체의 운동상태를 추정하고;
    일정 조건이 만족될 때 상기 분리된 각각의 물체를 정식 동적 물체로 등록하되,
    상기 일정 조건은 공분산 값이 일정 임계값보다 작은 경우인 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 영상에서 바닥 평면을 추출하여 제거하는 것은,
    RANSAC 알고리즘을 이용하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 플랫폼이 획득한 3차원 영상은 TOF 센서로부터 얻은 깊이 지도(depth map)인 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 3차원 영상에서 바닥 평면을 추출하여 제거하는 것은,
    상기 TOF 센서로부터 얻은 깊이 지도(depth map)의 픽셀 정보를 각각의 데이터로 하여 RANSAC 알고리즘을 수행하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 바닥 평면이 제거된 3차원 영상에서 각각의 물체를 분리하는 것은,
    블럽(blob) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)를 이용하여 상기 분리된 각각의 물체의 운동상태를 추정하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 결합 확률 데이터 연관 필터(JPDAF)로 상기 분리된 각각의 물체의 운동상태를 추정한 결과 동적 물체라고 판단된 경우 상기 일정 조건을 만족하면 정식 동적 물체로 등록하는 모바일 플랫폼의 동적 물체 검출 및 추적 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 등록된 정식 동적 물체의 위치 또는 속도를 추정하여 상기 동적 물체를 추적하는 모바일 플랫폼의 물체 검출 및 추적 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추정된 등록된 정식 동적 물체의 위치 또는 속도를 이용하여 상기 모바일 플랫폼이 상기 등록된 정식 동적 물체를 회피할 수 있는 주행 경로를 계획하는 것을 더 포함하는 모바일 플랫폼의 물체 검출 및 추적 방법.
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