센서융합 기술 사례
Q) 카메라와 레이더 센서융합을 해야 하는 이유는 무엇일까?
→ 카메라는 빛의 변화에 약하고, 거리 측정 능력이 떨어진다. 반면 레이더는 클러터 등의 문제로 인해 오탐률이 높다. 센서 융합을 통해 두 센서의 단점이 보완 가능하다.
학습 내용)
1.
카메라, 레이더 센서융합
2.
카메라, 라이다 센서융합
3.
카메라, 레이더, 라이다 센서융합
keyword 1)
카메라, 레이더 센서 융합
→ 카메라, 레이더 캘리브레이션 적용
keyword 2)
카메라, 라이다 센서 융합
→ 카메라, 라이다 캘리브레이션 적용
→ 카메라 중심 융합기술과 라이다 중심 융합기술 존재
keyword 3)
카메라, 레이더, 라이다 센서융합
→ 인지의 높은 신뢰성이 요구되는 레벨4 이상의 자율주행을 위해 필요
카메라, 레이더 센서융합
카메라
•
물체에 대한 정확한 인식 결과 제공
•
위치 측정 정확도 낮음
레이더
•
물체의 거리에 대한 정확한 측정 결과 제공
•
클러터나 잡음으로 인해 오탐률 높음
어려운점)
카메라
•
데이터 표현 → 카메라 좌표계 (2차원)
레이더
•
데이터 표현 → 3차원 좌표계
→ 데이터를 융합할 수 있는 방법 필요
⇒ 카메라, 레이더 캘리브레이션 적용
→ 서로 간 일(카)대다(레) 관계
카메라, 레이더 센서융합 전략
1.
레이더 검출결과 또는 중간 단계 결과 → 카메라 좌표계로 투영하여 병합
2.
카메라 영상 기반 물체 검출 결과 또는 중간 단계 결과 → 레이더의 3차원 좌표계로 변환하여 융합
→ 인공지능 기술들을 활용하는 전략 필요
카메라, 라이다 센서융합
라이다
•
3차원 공간에 대한 정확한 거리 정보 제공
•
물체에 대한 색상, 형태 정보는 얻지 못함
라이다 -> 해상도에 따라 검출 성능 좌우
•
카메라, 라이다 캘리브레이션 적용
1.
카메라 중심의 융합 기술
2.
라이다 중심의 융합 기술
카메라, 레이더, 라이다 센서융합
→ 인지의 높은 신뢰성이 요구되는 레벨 4 이상의 자율주행에 필요
•
복합센서에서 제공되는 정보의 최적 융합 전략 필요
•
실시간 센서융합 처리를 위한 알고리즘, 하드웨어 구현 필요
