가상 스캔 매칭을 이용한 3차원 점군 지도의 품질 평가

초록

3차원 점군 지도는 자율주행차가 실시간으로 수신하는 라이더 스캔과 매칭(matching)함으로써 차량의 위치를 센티미터 수준의 정밀도로 추정하는데 사용된다. 그러나, 3차원 점군 지도는 다양한 조건과 상황에서 수신된 차량의 실시간 스캔에 대해서 항상 정확한 자차 위치 추정 결과를 보장하지는 않는다. 왜냐하면, 차량의 실시간 스캔은 라이더 모델, 차량에 장착한 포즈, 매칭 알고리즘, 스캔 노이즈로 작용하는 주변 차량들의 유무 등에 따라서 상이한 매칭 결과를 만들어낼 수 있기 때문이다. 무수히 많은 조건들의 조합에 대해서 실시간 스캔을 얻어서 3차원 점군 지도와의 매칭 성능을 평가하는 것은 시간과 비용면에서 비효율적이다. 본 논문은 차량으로부터 실시간 스캔을 얻는 것 대신에 3차원 점군 지도로부터 NDS와 OPS의 2가지 샘플링 방법을 이용하여 다양한 조건들을 조합한 가상 스캔을 합성하고, 가상 스캔을 점군 지도와 매칭함으로써 매칭 성능을 평가하는 방법을 제안한다. 국내 자율주행 실험도시인 K-City를 대상으로 제작된 3차원 점군 지도를 이용하여 NDS와 OPS에 대한 가상 스캔을 생성하고 각 방법에 대하여 매칭 테스트를 수행한 결과, 해당 샘플링 방법으로 생성한 가상 스캔이 물리 스캔을 대체하여 3차원 점군 지도의 매칭 성능 평가에 활용될 수 있음을 확인하였다.

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