기술 발전의 환경에서 가장 혁신적이고, 기대되는 혁신 중 하나는 자율주행차의 개발이다. 이러한 자율주행차는 단순한 엔지니어링의 산물이 아니라, 최첨단 기술의 융합으로 수많은 기능이 탄생했으며, 여기서 인지, 판단 및 제어 알고리즘은 이러한 차량의 기능과 안전에 중추적인 역할을 한다. 인지 알고리즘 / Perception 인지는 자율주행차의 감각 시스템 역할을 한다. 차량은 라이다, 레이다, 카메라, 열화상 카메라, 초음파 센서 등 수많은 센서를 통해 주변 환경으로 부터 방대한 양의 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 센서는 다른 차량, 보행자, 도로 표지판, 차선표시, 잠재적인 장애물의 위치 등 환경에 대한 중요한 정보를 제공한다. 이 데이터는 차량이 주변 환경을 이해하고 해석하여 정보에 근거한 결정을 내..

지난 글에서 열화상 카메라에 대해 알아보았는데... 요약하자면, 현재의 ADAS/AD 차량의 센서들은 어둠이나 안개, 악천후, 그림자, 태양의 눈부심 등의 상황에서 물체를 신뢰성 있게 식별하지 못하는 경우가 있지만, 열화상 카메라는 이러한 조건에서 효과적으로 물체를 감지하고 분류할 수 있는 장점이 있다. 본 글에서는 시뮬레이션 관점에서 이야기를 하고자 한다. 위험한 돌발 상황이나 악천후 조건에서 자율주행의 안전성을 검증한다는 것은 안전사고 위험이 발생할 수 있고, 재현하기가 쉽지 않기 때문에 가상환경에서 자율주행 차량의 시스템이나 부품의 안전성을 평가 및 검증을 수행하고 있다. 주행 시뮬레이션과 함께 Ansys AVxcelerate를 이용하면, 단 며칠 동안에 수백만 마일에 걸친 수천 가지 주행 시나리오..

자율주행차 영역에서 첨단 기술의 통합은 교통 시스템에 혁명을 일으키고 도로를 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있다. 다양한 혁신적인 구성 요소 중에서 열화상 카메라는 자율주행 차량의 기능을 향상시키는 데 중추적인 역할을 한다. 이러한 정교한 장치는 고유한 관점을 제공하여 안전, 탐색 및 전반적인 성능 측면에서 중요한 이점을 제공한다. 자율주행차의 열화상 카메라 이해 일반 실화상 카메라는 주로 가시광선에 의존하여, 사람의 눈과 마찬가지로 어떤 사물에 부딪혀 반사된 빛을 디텍터로 수신하고, 이를 이미지로 바꾸어 주는 방식으로 사물을 인식한다. 반면, 열화상 카메라는 물체에서 방출되는 열 신호를 감지하여 디지털 또는 아날로그 영상 출력 기능을 통해 이미지를 만들어 낸다. 열(적외선 또는 열에너지)과 빛은 모두..

본 글에서는 자율주행 차량에 장착되는 카메라 센서 및 열화상 카메라 센서 시뮬레이션 사례를 선보이고자 한다. 디바인테크놀로지가 직접 제작한 강남대로 및 서해대로 맵에서 테스트가 진행되었으며, 모든 객체에는 고유 물성이 정의된 물리기반 가상환경이다. 사용된 소프트웨어는 물리 센서를 제공하는 Ansys AVxcelerate와 오픈소스 주행시뮬레이션인 CARLA가 사용되었다. 카메라 센서 및 열화상 카메라 센서 시뮬레이션 사례 Feasibility Study for Autonomous Vehicle's Camera Sensor 테스트 항목은 다음과 같으며, 태양의 위/경도 위치 및 시간에 따른 태양의 밝기가 고려되었다. 시간에 따른 카메라 센서 시뮬레이션 카메라 F-number 변화에 따른 카메라 센서 평가 ..