전자공학101 [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 21. 고성능 인지를 위한 하드웨어/소프트웨어/통신 플랫폼 1. 고성능 인지 요구 사항 1) 대용량의 센서 데이터를 고속으로 실시간으로 처리할 수 있는 능력 2) 인지를 위한 물체 검출, 추적, 예측 등의 기능들을 통합적으로 처리하고 결과를 주고받을 수 있는 능력 3) 대용량의 데이터를 수집, 저장, 송신할 수 있는 능력 4) 고신뢰성, 저전력 요구 사항을 만족할 수 있는 능력 5) 하드웨어, 소프트웨어의 오류에 대한 강인성과 오류 검출 능력 6) 인지 정보를 주변 차량, 보행자, 인프라와 무선으로 주고 받을 수 있는 능력 2. 고성능 인지를 위한 하드웨어 1) 자율주행을 위한 고성능 컴퓨팅을 수행하기 위한 차량용 반도체 프로세서로의 진화 필요 2) 다중센서 데이터를 중앙의 컴퓨팅 프로세서로 전달하기 위한 차량용 고속 네트워크 링크 필요 3) 실시간으로 전달되는.. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리]20. 센서융합 기술 사례 1. 카메라, 레이더 센서 융합 1) 카메라 : 물체에 대한 정확한 인식 결과를 주는 데 반해 위치 측정 정확도는 떨어짐 2) 레이더 : 물체의 거리에 대한 정확한 측정 결과를 제공하지만 클러터나 잡음으로 인해 오탐률이 높음 3) 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 방법이 필요 3. 카메라 좌표계와 3차원 좌표계 간 변환이 가능해야 함 -> 카메라, 레이더 캘리브레이션 적용 4. 카메라는 2차원, 레이더는 3차원이기 때문에 변환하게 되면 일대다 관계를 가짐 5. 3차원 좌표계의 한 점을 .. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 19. 복합센서 적용 기술 1. 복합센서 적용 기술 개요 1) 센서 : 측정 대상물로부터 외부 물리적 신호(빛, 소리, 화학물질, 온도 등)의 정보를 측정하여 기계가 이해할 수 있는 신호로 변환하는 소자 또는 장치 2. 복합센서 융합 기술 1) 센서 융합 기술 : 하나 이상의 복합 센서를 사용하여 주변 정보를 취득하고 이를 융합하여 인지 수행 2) 가능한 센서 융합 조합 - 카메라 + 레이다 (2,3단계 자율주행 적합) / 카메라 + 라이다(4단계 이상)/ 카메라 + 라이다 + 레이더(4단계 이상) 3) 복합 센서 융합 전략 - 초기 융합 : 센서 데이터를 원시 데이터 레벨에서 정보를 융합하는 단계/ 인지처리 한번만 수행 ->계산량이 적으나, 카메라 + 라이다처럼 데이터의 분포가 확연히 다를 경우 융합에 의한 성능 이득이 낮음 -.. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 18. 라이다 기반 물체 추적 기술 1. 라이다 기반 물체 추적 기술 개요 1) 라이다 센서를 통해 얻은 검출 결과들을 시간적으로 연결하고 연결된 검출 결과에 물체 ID를 부여하는 작업 2) 라이다로부터 3차원 물체 검출 결과를 연결함으로써 3차원 공간에서의 물체 움직임 추적 3) 물체 추적 기술은 동적 객체들의 트랙을 관리하는 것이 핵심 4) 물체 추적 과정 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 물체 검출 결과 도출 -> 현재 관리하고 있는 물체들의 트랙과 검출 결과를 연결 -> 새로 출현하거나 퇴장하는 물체에 대해 결정 -> 연결된 검출 결과를 물체들의 트랙에 추가한 후 필터링 -> 계속 반복하면서 움직임 추적 2. 라이다 기반 물체 추적 기술 동향 1) 딥러닝 기반 물체 추적 - 검출 결과의 연결 작업 : 딥러닝에서 추출된 특징값을 사용.. 2022. 2. 14. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 26 다음
