시뮬레이션과 AI를 융합한 고신뢰성 하이브리드 디지털 트윈 기술
우리 모두의 안전한 세상을 위한 자율주행과 메디컬트윈 자세히보기

Camera 3

Ansys AVxcelerate를 이용한 자율주행 4D 이미징 레이더 시뮬레이션

자율주행 차량을 개발하는 데 있어, 무엇보다 주요한 것은 안전성이라 할 수 있겠다. 그렇게 때문에 기술 발전을 통한 차량의 안전 기능은 지속적으로 개선되어오고 있다. 그리고, 이러한 발전의 중심에 선 기술 중 하나가 바로 4D 이미징 레이더 기술이다. 4D 이미징 레이더는 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하여 레이더의 성능을 향상시킨 기술로, 자율주행 차량뿐만 아니라, 여러 산업 분야에 널리 사용되고 있다. 자율주행의 경우, 전방 환경을 3D로 감지하고 속도 정보까지 측정할 수 있어서 정지되어 있는 사물 뿐 만 아니라, 움직이고 있는 객체의 존재와 높이를 포함한 각 객체에 대한 더욱 정밀한 감지와 구분이 가능하다. 이 기술은 일부 레벨 2 및 레벨 3 기능의..

자율주행 2023.06.20

자율주행 시뮬레이션을 위한 카메라 센서 비교

자율주행 시뮬레이션을 위한 물리 기반 센서 이상적인 카메라 센서 (Ideal Sensor)는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 이론적 개념이 포함되어 있다. 카메라 센서의 노이즈와 왜곡이 없고, 무한한 동적 범위 관점에서 완벽하다고 가정한다. 이상적인 카메라 센서로 촬영한 이미지는 아티팩트 (artifacts)가 없으며 색상과 밝기가 정확하게 표현된다. ​ 반면, 물리 기반 카메라 센서는 카메라 센서의 실제 속성을 고려한 보다 현실적인 모델이다. 여기에는 캡처된 이미지의 품질에 영향을 미치는 노이즈, 왜곡 및 제한된 동적 범위와 같은 요소가 포함된다. 물리 기반 카메라 센서는 일반적으로 렌즈 수차, 센서 노이즈 및 기타 물리적 속성과 같은 카메라의 광학적 속성을 시뮬레이션하는 수학적 모델을 기반으로..

자율주행 2023.03.15

Ansys AVxcelerate

이번 글에서는 물리 기반 가상환경을 구축하기 위해서 필요한 Ansys AVxcelerate에 대해서 알아보고자 한다. ​ ​ 자율주행차를 개발하려면 다양한 주행 시나리오에서 차량의 동작을 포괄적으로 이해해야 한다. 물리적 테스트 및 실제 시험과 같은 전통적인 테스트 방법은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 잠재적으로 위험할 수 있다. Ansys AVxcelerate를 사용한 시뮬레이션을 통해 안전하게 자율 주행 차량 시스템을 테스트할 수 있고, 비용을 절감할 수 있으며 효율적인 방법을 찾을 수 있다. ​ Ansys AVxcelerate의 주요 기능 중 하나는 물리 기반 센서 및 환경을 시뮬레이션하는 기능이다. 즉, 엔지니어는 다양한 유형의 날씨, 지형, 조명 및 자율 주행 차량과 센서 시스템의 성능에..

자율주행 2023.03.15