ETRI-Knowledge Sharing Plaform

KOREAN
연구보고서 검색
Type Funding Org. Research Org.
Year ~ Keyword

Detail

자율 주행 자동차를 위한 주야 / 전천후 비디오 SAR 기술 연구
Download 842 time
Participants
Byun Woo Jin, Kim Hyungju, Sunghyun Hwang, Yoo Sungjin
Published
202001
Type
Final Report
Keyword
Synthetic Aperture Radar, 라이다, Lidar
KSP Keywords
Driving car, Video SAR, autonomous driving, autonomous driving car
Funding Org.
한국전자통신연구원
Research Org.
한국전자통신연구원
DOI
10.22648/ETRI.2019.R.000425 
Project Code
19ZR1300, Research on day-night/all-weather video SAR technologies for autonomous driving car, Sunghyun Hwang
Abstract
요 약 문
I. 제 목
○ 자율주행 자동차를 위한 주야/전천후 비디오 SAR 기술 연구
II. 연구목적 및 중요성
○ 시계불량(야간, 안개 등), 악천후 환경에서 자율주행 자동차를 위한 고해상도 영상 제공 필요
○ 라이다(Lidar) 기술은 거리가 제한적이고 시계불량/악천후 상황에서 안정적인 동작이 어렵고 eye-safety 문제가 있어 고해상도 영상 레이다로 극복하는 것이 관건
III. 연구내용 및 범위
○ 이상적인 전파환경에서 차량용 전방관측 신호처리 알고리즘 개발
- 차량용 전방관측 레이다 이론 정립 및 geometry 도출, 레이다 waveform 도출, 전파 환경 고려한 송수신 신호 모델 정립
- 배열 안테나 기반 차량용 전방관측 이미징 기술 개발
○ 이상적인 주행환경에서 차량용 전방관측을 위한 요동보상 분석
- 차량 요동 이론 연구 및 모델 정립
- 엔진진동 및 불균일 노면에 의한 요동이 차량용 전방관측 영상에 미치는 영향 분석
○ 이상적인 환경에서 딥러닝 기반 차량용 레이다 이미징 품질향상 알고리즘 개발
- 영상처리 알고리즘 분석용 이미지 모델링
- 이미지의 스페클 저감을 위한 딥러닝 알고리즘 분석
IV. 연구결과
○ 차량용 전방관측 신호처리 알고리즘 연구 수행
- MIMO FMCW 레이다 기반 수신신호 모델 정립
- 시계가 불량한 장거리 차량 주행환경에서도 라이다의 해상도와 동등한 고해상도 레이다 기술 달성
○ 차량의 요동영향 분석 연구 수행
- 차량 엔진진동, 불규일 노면에 의한 요동영향이 반영된 수신신호 모델 정립
- 차량의 요동영향이 레이다 이미지에 미치는 영향 분석 수행
○ 딥러닝 기반 차량용 레이다 이미징 품질향상 알고리즘 연구 수행
- 딥러닝 기반 영상처리 알고리즘 분석