LiDAR SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론
정밀도로지도
•
도로와 주변 시설을 3차원으로 표현한 정밀 전자지도
•
레벨 3 수준 이상의 자율주행차 상용화의 핵심
Q) 자율주행을 위한 정밀지도 구축에 활용가능한 LiDAR 기반 SLAM 알고리즘의 기술적 원리는
학습 내용)
1.
LiDAR의 개념
2.
SLAM의 개념
keyword 1)
LiDAR 센서 개요
→ 자율 주행 구현을 위해 새롭게 각광 받는 LiDAR 센서에 대한 개념 및 원리 이해
keyword 2)
SLAM 기술 개요
→ 지도 생성 및 위치인식을 동시에 진행하여 지도를 생성하는 SLAM 기술 이해
keyword 3)
LiDAR SLAM 기반 정밀지도 생성 기술
→ LiDAR 데이터 기반으로 SLAM 알고리즘을 구현하여 자율주행에 활용할 수 있는 정밀지도 구축 가능
LiDAR의 개념
•
Light Detection and Ranging
•
레이저를 통해 거리를 측정하는 센서
→ 자율주행 자동차 구축을 위한 필수 센서
•
수많은 Laser Point들의 집합
•
Point Cloud 데이터
→ 레이저가 반사되는 정도 파악이 가능
→ Reflectivity
•
반사도 정보 활용 가능
주요 역할
1.
3차원 물체 인식
•
주변 환경을 3차원 점으로 표현
•
딥러닝 기반 물체 종류 판별 및 3차원 위치 추정 인식 기술
•
종류, 위치, 방향 추정 가능
2.
지도생성 및 자차 위치인식
•
LiDAR의 Point Cloud를 이용하여, 정밀지도를 만들고 자차의 위치인식 가능
•
GPS 위치인식 한계 극복
SLAM의 개념
•
Simultaneous Localization And Mapping
•
Mapping과 Localization 동시 실행 알고리즘
→ 지도생성과 위치인식을 동시에 해 나가는 알고리즘
지도 제작시, 매순간 측정 데이터, 매순간 위치 정보가 필요
(위치를 인식한다 = 지도상에서 위치를 안다)
→ 동시에 합리적으로 가능하게 할 알고리즘 필요
⇒ SLAM!
→ SLAM 알고리즘 적용하면?
IMU 기반 위치 정보, Map 정보, GPS 정보
⇒ 위치와 Map 정보 최적화
최적화 결과를 통해, 현실세계와 더 정확하게 일치되는 위치 정보와 Map 정보 획득
