20. 센서융합 기술 사례

1. 카메라, 레이더 센서 융합

- 카메라 : 물체에 대한 정확한 인식 결과를 주는데 반해 위치 측정 정확도는 떨어짐

- 레이더 : 물체의 거리에 대한 정확한 측정 결과를 제공하지만 클러터나 잡음으로 인해 오탐률이 높음

- 두 가지 센서의 장단점을 보완하기 위한 카메라 레이다 센서 융합

  1) 레이더 검출 결과 또는 중간 단계 결과를 카메라 좌표계로 투영하여 병합하는 방법

  2) 카메라 영상 기반 물체 검출 결과 또는 중간 단계 결과를 레이더의 3차원 좌표계로 변환하여 융합하는 방법

 

2. 카메라, 라이다 센서 융합

- 라이다 : 3차원 공간에 대한 정확한 거리 정보를 제공하지만 물체에 대한 색상, 형태 정보는 얻지 못함

- 카메라와 라이다 센서를 융합하여 검출 성능 개선

  1) 카메라 중심의 융합

  : 카메라를 통한 검출이 메인이 되고 라이다 포인트 데이터는 보조적으로 사용

  2) 라이다 중심의 융합

  : 라이다 데이터의 해상도가 높은 경우 라이다 포인트 클라우드를 이용한 3차원 또는 조감도 영역에서의 물체 검출이 

  가능하므로, 카메라를 통한 검출 결과는 보조적으로 사용

 

3. 카메라, 레이더, 라이다 센서융합- 인지의 높은 신뢰성 요구되는 레벨4 이상의 자율주행을 위해 필요- 복합센서에서 제공되는 정보의 최적 융합 전략 필요- 실시간 센서융합 처리를 위한 알고리즘, 하드웨어 구현 필요

 

 

본 내용은 현대 엔지비 교육의 '자율주행 자동차 인지 기술'  강의의 요약 내용입니다.