라이다 센서 특성 및 데이터
Q) 라이다 센서에서 취득한 데이터는 어떤 형태로 표현이 될까?
→ 물체에 의해 반사되는 위치를 3차원 공간에서의 점으로 나타내고 물체 정보는 그 점들의 집합인 포인트 클라우드 데이터의 형태로 표현된다.
학습 내용)
1.
라이다 센서 특징
2.
라이다 데이터 표현 방식
keyword 1)
라이다 센서
→ 라이다에서 발사한 레이저가 물체에 반사되어 돌아오는 지연시간으로부터 물체까지의 거리 측정
keyword 2)
라이다 데이터 표현 방식
→ 신호가 반사되어 돌아온 물체 위치를 3차원 좌표 (X, Y, Z)와 세기 I로 구성된 4차원 데이터 (X, Y, Z, I)로 표현
keyword 3)
포인트 클라우드 데이터
→ 라이다 포인트의 집합
라이다 센서 특징
정확도가 높은 편
기존
•
905nm 파장 사용
•
습도의 영향에 많이 받는다 → 수신 파워 감소 현상
최근
•
1,550nm 파장 개발
라이다 단점
•
반사차의 반사율이 낮을 경우, 반사되어 들어오는 신호 성분 약화
•
검출 가능한 거리가 줄어듦
→ 각 물체의 반사율에 따라 검출 가능 거리가 달라짐
라이다 해상도의 결정 요소
•
가로 방향으로 얼마만큼의 포인트를 얻어내는가?
•
수직적으로 몇개의 채널을 사용하는가?
회전형의 경우
•
4채널
•
128채널
→ 해상도 차이가 큰 차이가 난다 → 인지 성능의 차이(가격이 정말 많이 차이)
데이터의 희소성
•
점으로 표현되는 데이터
•
멀리있는 물체의 경우, 반사되는 레이저의 수가 적음
•
라이다 포인트 데이터의 분포가 희소해짐
•
먼 물체에 대한 검출 성능 저하 야기
•
카메라 + 라이다 → 극복가능
라이다 데이터 표현 방식
한번 또는 여러번 시야각 FoV(Field of view) 영역을 스캐닝
→ 레이저 반사 신호에 해당하는 포인트들의 집합(포인트 클라우드) 생성
포인트 클라우드 데이터
3차원 공간에서의 점들의 집합
•
정해진 순서 없이 포인트 처리
•
채널 수, 회전 속도 등에 의해 해상도 결정
라이다가 스캐닝 하는 동안에도 이동하는 차
→ 차의 속도 정보 등을 이용해서 이동량만큼의 라이다 보정 작업 필요
라이다를 동시에 여러 개 장착하는 경우
→ 스캐닝의 주기와 동기화를 꼭 맞춰주어야 함
