LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술은 정확하고 실시간으로 객체 인식을 가능하게 하는 자율주행 시스템 개발의 중요한 구성 요소로 부상했다. LiDAR 센서는 레이저 빔을 방출하고 빔이 객체에 부딪힌 후 반사되는 데 걸리는 시간을 측정하여 상세한 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성한다. 포괄적인 광학 및 센서 시뮬레이션 소프트웨어인 Ansys Lumerical, Zemax, SPEOS, AVxcelerate의 토탈 솔루션은 충실도가 높은 LiDAR 시스템을 분석하고 패키징 하기 위한 고급 기능을 제공한다. 이번 글에서는 LiDAR 분석의 중요성을 살펴보고, 여러 솔루션 중 Ansys SPEOS 사용의 이점에 대해 논의하고, LiDAR 성능 및 패키징을 최적화하기 위한 기능을 ..

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..

SOTIF 시나라오 구현 사례 이전 글에서, 물리 기반 자율주행 시뮬레이션의 중요성에 대해 이야기하였는데, 그 이유에 대해서 좀 더 자세하게 살펴보고자 한다. 자율주행 차량에 탑재되는 레이더 및 라이다 센서는 일반적으로 ADAS/AD에서 환경의 객체를 감지하고 식별하는데 사용된다. 객체의 유전율과 반사율은 이러한 센서의 성능에 영향을 미치게 되는데, 유전율은 전자기파의 전파 속도와 방향에 영향을 미치며, 반사율은 센서로 다시 반사되는 에너지의 양을 결정한다. 물리기반 시뮬레이션에서는 객체의 유전율과 반사율을 정확하게 정의하고 시뮬레이션 환경에 통합할 수 있다. 이를 통해 우리는 다양한 기상 조건이나 조명 조건에서 센서의 성능을 테스트 및 평가하고 그에 따라 센서 매개변수를 조정할 수 있다. 또한 물리 기..