[AI] 자율주행부터 스마트시티까지 AI와 라이다

포인트 클라우드 데이터와 AI AI와 LiDAR를 결합해 최신 기술 트렌드를 공부하고 응용을 목표로 두고 공부를 시작한다.

 

LiDAR 센서의 원리

LiDAR(라이다) = Light Detection and Ranging

레이저를 사용해서 사물과의 거리를 감지하는 장치

 

라이다 센서는 레이저를 통해 얻은 공간 정보를 3차원 공간에서 점들로 나타내어, 주변 환경을 정확하게 파악할 수 있도록 해줍니다. LiDAR에서 레이저는 광원(송신기)에서 보내지고 물체에서 반사되는데,  반사광은 시스템 수신기에 의해 감지되고 비행시간 (TOF)은 물체의 거리 지도를 개발하는 데 사용됩니다.

LiDAR는 자율 주행 차량의 거리 감지를 위한 핵심 방법으로 자주 인용되는 광학 기술인데요, LiDAR 시스템은 이미 ADAS (Advanced Drive Assistance Systems)에 사용되고 있습니다.

 

 

 

*ADAS?

ADAS(Advanced Driver Assistance System)는 첨단운전자보조시스템이라고도 불립니다.

 

자동차를 안전하고 편리하게 운행할 수 있도록 운전자의 운전을 보조하고, 지원하는 시스템이라고 볼 수 있습니다.

최근의 자동차에는 레이더(Radar), 라이다(Lidar), 카메라(Camera), 초음파(Ultrasonic) 등의 각종 인식센서가 장착되고 있으며, 이러한 인식센서를 활용하여 접근 차량이나 보행자, 장애물을 감지하여 운전자에게 위험을 사전에 경고해 주거나 능동적으로 사고를 회피할 수 있도록 지원하는 안전기술이 적용되고 있습니다.

ADAS 시스템

ADAS에 사용되는 LiDAR 시스템 컨셉 조감도

 

 

 

 

 

 

데이터 구조(Point Cloud)

라이다 센서는 레이저로부터 취득한 공간정보를 3차원 공간에 점들로 나타낼 수 있다고 앞서 설명했다. 이처럼 서로 다른 위치 정보를 지닌 여러 점들을 집합체로 묶어 나타내는 것을 '포인트 클라우드'라고 하는 것이다.

포인트 클라우드는 3D 좌표계의 데이터 포인트 집합이다. 각각의 포인트들은 공간 내에서 정확한 위치를 표현한다. 포인트 클라우드는 물체 또는 환경의 3차원 표현을 생성한다.

포인트 클라우드는 레이저나 카메라 또는 센서 등을 사용하는 3D 스캐너에 의해서 전환된다.

포인트 클라우드 안에 있는 각각의 포인트들은 x,y,z 좌표를 가지고 있고, 물체나 환경 등의 3D 모델을 만든다.

포인트 클라우드를 이루고 있는 점들을 보면 어느 위치에서 어떤 물체가 있는 것인지 확인 가능하다.

 

 

 

 

-어떤 분야에서 어떻게 사용되고 있는가?

포인트 클라우드는 자율주행, 농업, 측량 및 지도 제작, 항공 검사 및 건설 등 다양한 분야에서 포인트 클라우드가 사용되고 있다.

 

 

 

 

SLAM(슬램)이란?

 

SLAM은 영어 Simultaneous Localization and Mapping의 약자이다. SLAM의 주요 기능은 로봇의 주변 환경 인식과 해당 환경에서 스스로의 위치를 추정하는 기술이다. 다시 말해, 로봇이 실시간으로 자신의 위치를 파악하면서 환경 지도를 구축할 수 있도록 하는 것이다. SLAM 기술은 이후 로봇의 자율 이동과 상호작용을 위한 기반이며, SLAM은 자율주행과 자율이동로봇(AMR)을 구현하기 위한 핵심 기술로도 꼽힌다.

slam은 단일 라인(2D)와 다중 라인(3D) 라이다를 가준으로 2D SLAM, 3D SLAM과 같이 두 가지로 나뉠 수 있다.

 

SLAM의 목적은 Localizaiton과 Mapping의 문제를 확실히 해결하는 것이다. Localization은 로봇(센서)이 자신의 위치를 추정하면서 주변 환경의 지도를 생성하는 것이 필요한데, 여기서 LiDAR의 개념이 사용되는 것이다.