제5항에 있어서,상기 기하학 정보는 상기 하나 이상의 빈 각각으로부터 상기 라이다 센서까지의 거리인 것을 특징으로 하는 잡음제거장치.

하나 이상의 라이다 센서를 이용하여 수집된 포인트를 기초로 포인트 클라우드(point cloud)를 형성하는 과정;하나 이상의 빈(bin)을 기초로, 상기 포인트 클라우드를 인코딩하는 과정;상기 하나 이상의 빈 각각에 포함된 포인트 클라우드의 컨텍스트 정보(context information) 및 상기 하나 이상의 빈 각각에 포함된 포인트 클라우드의 기하학 정보(geometry information) 중 하나 이상을 추출하는 과정;상기 컨텍스트 정보 및 상기 기하학 정보를 기초로 임계값을 계산하는 과정; 및상기 임계값을 기초로 상기 포인트 클라우드에 포함된 잡음(noise)을 제거하는 과정을 포함하는 잡음제거방법.

제1항에 있어서,상기 포인트 클라우드는 지면이 제거된 포인트 클라우드인 것을 특징으로 하는 잡음제거방법.

제1항에 있어서,상기 컨텍스트 정보는 상기 하나 이상의 빈 각각에 포함된 포인트의 수인 것을 특징으로 하는 잡음제거방법.

제1항에 있어서,상기 기하학 정보는 상기 하나 이상의 빈 각각으로부터 상기 라이다 센서까지의 거리인 것을 특징으로 하는 잡음제거방법.

하나 이상의 라이다 센서를 이용하여 수집된 포인트를 기초로 포인트 클라우드(point cloud)를 형성하는 포인트 수집부;하나 이상의 빈(bin)을 기초로, 상기 포인트 클라우드를 인코딩하는 인코딩부;상기 하나 이상의 빈(bin) 각각에 포함된 포인트 클라우드의 컨텍스트 정보(context information) 및 기하학 정보(geometry information) 중 하나 이상을 추출하는 정보추출부;상기 컨텍스트 정보 및 상기 기하학 정보 중 하나 이상을 기초로 임계값을 계산하는 임계값 계산부; 및상기 임계값을 기초로 상기 포인트 클라우드에 포함된 잡음(noise)을 제거하는 잡음제거부를 포함하는 잡음제거장치.

제5항에 있어서,상기 포인트 클라우드는 지면이 제거된 포인트 클라우드인 것을 특징으로 하는 잡음제거장치.

제5항에 있어서,상기 컨텍스트 정보는 상기 하나 이상의 빈 각각에 포함된 포인트의 수인 것을 특징으로 하는 잡음제거장치.