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LIST (연구실에서 실제 수행한/수행중인 연구 내용입니다)
Non-GPS: Map-Based Navigation
Non-GPS: Map-Based Navigation
Drones: 3D Map-Based Navigation
Drones: 3D Map-Based Navigation
GNSS 성능이 저하되는 도심 환경에서 3차원 지도 대조를 통한 항법해 제공
소수의 단축 거리계(4개 내외)만을 이용하여 SWaP-C (Size, Weight, Power, and Cost) 낮춤
NVIDIA Jetson TX1급의 저성능 모듈에서도 구동 가능 확인
지도 변경 등의 이상치에 대한 강인성 입증
시뮬레이터 (이상치 검출)
비행 실험
Drones: Terrain-Aided Navigation using Geomorphological Skeletons
Drones: Terrain-Aided Navigation using Geomorphological Skeletons
지형 특성을 일시에 추출하여 대조하는 지형참조항법으로, GNSS가 비가용한 적대적 환경에서 대안적 항법 기술 연구
소모성 드론을 위한 SWaP-C TAN 시스템 구축
레이더/레이저 고도계에 기반하여 일정 프로파일 누적 후 대조하는 기존 방식과 달리
EO/IR 센서를 이용하여 일시에 지형 단서 획득 (주/야간)
Autonomous Driving: SD Map-Based Navigation
Autonomous Driving: SD Map-Based Navigation
표준정밀지도(SD Map)와 단안 카메라만을 이용한 GNSS 비의존 전역 위치 추정
도로 중심선 추론 특화 딥러닝 모델 제시 (F1-score: 53.0% → 71.3%)
전역 필터 기반 측위 알고리즘 제시 (해 모호성에 대한 강건성 확보)
Aerospace: Terrain-Aided Navigation
Aerospace: Terrain-Aided Navigation
GNSS 이용이 어려운 적대적 환경에서 지형 대조를 통한 항법 수행
효율적 솔루션: 복잡도를 낮추면서도 고차원의 상태 추정이 가능한 경량 marginalized particle filter 구조 제안
강건한 솔루션: 경계 흐름을 이용한 그리드 디자인으로 초기 불확실성이 큰 상황에 강건한 그리드 기반 필터 구조 제안
Space Exploration: TAN for Lunar Landing
Space Exploration: TAN for Lunar Landing
LiDAR-관성항법에 기반한 달 착륙선의 절대 위치 결정 알고리즘
60 m 급 공개된 저해상도 DEM(SLDEM2015)을 이용하여
10 m 급(1σ) 절대 위치 결정전역 필터링(EnKF) 알고리즘 기반 비선형성 대응 및 연산 효율성 확보
시뮬레이터 / 축소 모형 실험을 이용한 검증
달 착륙선 축소 모형 실험
Quantum Computing
Quantum Computing
Quantum Algorithm for Bayesian Filtering
Quantum Algorithm for Bayesian Filtering
미래의 초대규모 표적 추적 시스템 구축을 위한 양자 컴퓨팅 기반의 베이지안 필터링 알고리즘 연구
양자 푸리에 변환을 이용한 베이지안 필터링 구현을 제시하여, 현재의 NISQ 하드웨어에서의 실현 가능성 탐구
예측 단계에 대한 양자 푸리에 변환 기반 양자 회로 예시
IBM 양자 컴퓨터 이용한 결과
SLAM
SLAM
LiDAR SLAM: Robust and Efficient Techniques
LiDAR SLAM: Robust and Efficient Techniques
움직임 왜곡(우)과 이를 보정한 실험 결과(좌)
Mechanical-spinning LiDAR의 움직임 보정(deskewing)을 IMU 없이도 확률적 기법에 기반하여 실현 가능함을 제시
전체 스캔에서 10도 내외의 극히 좁은 일부 데이터만으로도 측정치 반영 가능
Information Fusion
Information Fusion
Autonomous Driving: Target Tracking
Autonomous Driving: Target Tracking
LiDAR 기반 표적 추적 알고리즘 데모
인공 신경망으로부터의 검출 정보와 운동학에 따른 예측 정보를 베이지안 알고리즘에 기반하여 표적 추적의 정확도 및 신뢰도 향상
NN, JPDA, MHT, RFS 등 다양한 기법 구현 가능
Autonomous Driving: Traffic Light State Estimation / Target-Less Sensor Calibration
Autonomous Driving: Traffic Light State Estimation / Target-Less Sensor Calibration
Traffic Light State Estimation
신경망의 잘못된 판단 결과를 다중 센서 및 시스템 제약 이용하여 정확도 및 강건성 향상
영상 지오메트리에 기반한 지도와 신호 간 연관
Target-Less Sensor Calibration
카메라-GNSS/INS 항법 장비 간 무표적 센서 교정 알고리즘
시뮬레이터 및 실험을 통한 입증
Defense: Target Tracking Algorithm
Defense: Target Tracking Algorithm
궤적 분리 등을 고려한 표적 추적 기법
격자 기반 필터링 알고리즘을 이용한 RFS 기반 추적기 구현
문제 조건에 최적화된 상태 추정 알고리즘 설계
GPS/INS
GPS/INS
GNSS Receiver Technology: Vector Tracking
GNSS Receiver Technology: Vector Tracking
항법 정보에 기반하여
Sensor Modelling & Simulation
Sensor Modelling & Simulation
본 연구실은 센서의 물리적 특성을 반영한 시뮬레이션 도구를 직접 작성하고 있습니다.
Airsim 기반 한국 지형 시뮬레이션 (춘천 일대)
(국토정보원 DEM 및 브이월드 항공 영상 연동)
광류 시뮬레이터
기계회전식 LiDAR 구동 특성 구현 시뮬레이션
실제 GPS 궤도 정보 이용한 GPS 위성 신호 시뮬레이션(I/Q 신호 레벨)
3차원 건물 지도 기반 시뮬레이터
달 환경 LiDAR/IMU 시뮬레이터
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