차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초
자율 주행차가 도로 위의 차, 사람, 사물을 어떻게 인식할까?
•
사람이 아닌 자율 주행차의 의사결정이기 때문에
•
차량 주변 각종 정보를 수집한다
•
이 정보를 바탕으로 자체적으로 판단하여 운행
센서 - 카메라, 레이더(RADER), 라이다(LiDAR), 초음파센서
1) 광학 기반센서
•
지형지물, 거리 인식
◦
카메라, 레이저, 스캐너, 라이다
2) 비광학 기반센서
•
거리 측정
◦
레이더, 초음파
ADAS 기능을 구현하기 위해 많은 센서가 필요
센서 기반 인식 정보들은 어떻게 자율 주행 판단 기술에 활용될 수가 있을까?
학습내용)
1.
자율 주행차 센서 특징
2.
센서 관점의 판단 기술 개념
3.
자율 주행 인지/판단 관계
keyword 1)
자율 주행 차량 센서
•
자율 주행차의 차량 시스템 구현을 위한 LiDAR, IMU, 고성능 GPS 등의 추가적인 차량 센서가 필요
keyword 2)
센서 관점 판단 기술
•
센서 기반의 인식 기술을 통하여 주변 환경 정보들을 인지하고, 그것을 기반으로 판단 기술에 활용
keyword 3)
인지/판단 기술간의 관계
•
인지 기술과 판단 기술은 서로 밀접한 관계가 있으며, 인지 기술의 성능에 따라 판단 기술에서 할 수 있는 기술 수준이 달라지게 됨을 유의
1. 자율 주행차 센서 특징
판단 기술 기초
자율 주행을 위한 센서
•
카메라, 레이더(RADER), 초음파센서, GPS, IMU, 라이다(LiDAR)
1) 카메라 센서
•
장점
◦
정보의 양이 많다
◦
원거리 물체를 인식함
•
단점
◦
거리 정보에 약하다
◦
빛, 날씨의 변화에 따른 성능 저하
2) 라이다 센서
•
장점
◦
360도 레이저 스캔
▪
거리 정보에 강함
▪
빛 날씨 변화에 카메라에 비해 강인함
•
단점
◦
카메라에 비해 정보의 양이 적음
◦
센싱 거리 한계가 있음
3) 레이더 센서
•
장점
◦
차량 거리 및 속도 추정에 용이
◦
장거리 측정이 가능
•
단점
◦
비금속물체 탐지에 취약
◦
종뱡향 위치/속도 인식은 되지만, 횡방향에 대한 위치/속도 인식이 부정확
◦
해상도가 부족함
다양한 센서가 동일한 물체를 인식해 정보를 전달할 때, 판단 기술에서의 역할은 어떻게 달라질까?
→ 인지 기술을 다루는 범위에 따라서 달라진다
자율 주행 인지/판단 관계
1. 센서 융합 관점
•
전방 차량을 센싱할 때, 카메라, 라이더, 레이더가 센서 융합 관점에서, 즉 인지 영역에서 세가지 센서를 합쳐서 하나의 정보만을 판단 영역에 전달해 준다
→ 이 경우에는 판단 영역에서 처리할 부분은 적어지지만, 센서 융합 기반 주변 환경 인식 정보가 매우 정확해야한다는 유의점이 있다.
2. 멀티 센서 관점 (개별 센서 정보 입력)
•
판단 영역에 인지 분야에서 개별성 센서 기반 정보들이 바로 판단 영역으로 개별적으로 들어오는 경우
→ 판단 영역이 판단 권한을 가지게 될 때에는 어떤 정보를 우선해서 고려해야할지 상황별로 센서별 신뢰도 우선순위가 달라진다.
→ 센서별 신뢰도를 조정하여 자율 주행 판단 기술에 활용
포인트)
→ 자율 주행 판단 기술을 위한 센서
•
카메라 라이다 레이더
→ 센서별 특성이 달라, 한 센서만 활용하는 것은 불가능
→ 센서별 특성을 고려해 융합 정보를 활용해야한다
→ 센서의 신뢰도를 조절해 상황에 맞는 센서 활용 필요