[퍼센트마이닝] 융합동아리 2회차

2주차 목표

자율주행개론 강의 리뷰 및 정리
자율주행차 센서 분석

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자율주행개론 강의 리뷰 및 정리

자동차의 구조

- 차체

    - 메인 차체 : 차체의 골격으로 하중, 충격, 진동에 충분히 견디어야 함

    - 차체 외장 : 메인 차체에 설치되어 자동차의 스타일을 표현함

    - 차체 내장 : 자동차의 거주성, 운전성, 안정성을 위한 장치

- Chassis

    - 엔진 : 자동차를 주행시키기 위해 동력을 발생하는 부분

    - 동력전달장치 : 엔진에서 발생한 동력을 바퀴까지 전달하는 장치

    - 조향장치 : 조향 핸들로 조향바퀴의 방향을 바꾸어 자동차를 직진 또는 선회시키는 장치

    - 제동장치 : 주행 중의 자동차를 감속 또는 정지시키는 장치

    - 현가장치 : 보디를 차축에 결합하는 부분으로 충격이나 흔들림을 막아주는 장치

    - 프레임 : 자동차의 골격으로 프레임에 차체를 장착

 

Acceleration : Longitudinal and Pitch

Braking : Longitudinal and Pitch

Ride : Vertical, Pitch and Roll

Cornering : Lateral, Yaw and Roll

Rollover : Roll

 

ECU(Electronic Control Unit)

- ABS and Traction Control

    휠 스피드 센서와 차량속도 센서를 이용해서 제동과 비제동을 수행하여 미끄러짐을 방지하는 기능

- Electronic Stability Control

- Adaptive Cruise Control(적응순항장치)

    앞차의 속도와 차간 거리를 측정하여, 앞차의 속도에 따라서 일정 거리를 두고 추종속도를 같게 하는 기능

- Active Suspensions

- Active Roll Control

- Lane Detection, Departure Warning and Lane Keeping Assist

 

ADAS (첨단 운전자 지원 시스템)

ITS (지능형 교통 시스템)

 

자율주행자동차

- 센싱을 통한 주변 인식 기능

- 자신의 위치 추정 기능 (Localization and Mapping)

    GPS를 이용한 절대적인 위치 추정

    인식된 주변 환경과 지도 정합을 통한 자신의 주변 맵으로부터 상대적인 위치 추정

- 주변 환경 및 자신의 상태에 따른 경로 계획 기능

- 경로 추종 차량 제어 기능

 

자율주행자동차 센서

레이다(RADAR)

- 파장이 긴 전자기파(24GHz, 77GHz, 79GHz)를 쏘아 물체에 부딪혀 반사되는 시간을 측정해 물체를 탐지하는 센서

- ADAS의 핵심 요소

    - ACC

    - 사각 지대 탐지

    - 차선 변경 지원

- 장점

    - 원거리 개체 탐지에 용이

    - 환경(광원, 날씨, 고속 주행)에 강인

    - 대량 생산으로 적절한 가격

- 단점

    - 비금속 개체에 대한 성능 저하

    - 개도각(Opening Angle)이 상대적으로 좁음

 

라이다(LIDAR)

- 목표물에 펄스 레이저를 쏘아 반사된 펄스의 돌아오는 시간을 측정하는 센서

- 용도

    - 고정밀 3D 지도 제작 및 로컬라이제이션

        - 반사 측정치 제공 → 지표면에 대한 고밀도 반사 이미지 제공

    - 장애물 감지

- 장점

    - 비금속 개체도 탐지

    - 레이다에 비해 해상도가 높음

    - 카메라 보다 주변 조명에 영향을 받지 않음

- 단점

    - 라이다에 비해 환경(안개, 먼지 등) 영향을 많이 받음

    - 양산차에 보급하기에는 높은 가격

 

카메라

- 3차원 공간의 장면 정보를 2차원 영상 평면에 맵핑하는 센서

- 용도

    - 차로 감지(Lane Detection)

    - 신호등 감지

    - 보행자 감지

- 장점

    - 운전자의 시각 정보와 유사

        - 다양한 정보(차선 감지, 교통 신호 인식, 로컬라이제이션)를 파악

    - 물체의 색상을 구분

    - 레이더나 라이더에 비해 가격이 저렴

- 단점

    - 주변광과 날씨 상태에 민감

    - 거리 측정 어려움

 

초음파 센서

- 초음파(20kHz 이상)를 송출하고 돌아오는데 걸리는 시간을 측정하는 센서

- 용도

    - 후방 감지 센서

    - 자동 주차 시스템

    - 스마트 크루즈 컨트롤

- 장점

    - 자동차 주위에 존재하는 개체를 감지하는 저렴한 수단

    - 환경(날씨, 빛)에 강인

    - 비금속 물질 감지(보행자 보호를 위한 보조 수단)

- 단점

    - 해상도가 낮고 작동 범위가 짧음

    - 바람이 강하거나 고속 주행에서 성능 저하

    - 고주파음(기찻길 주변)에 영향 받음

 

위성 항법 시스템(GNSS, GPS)

- 인공위성 네트워크를 이용해 지상 수신기의 위치를 측정하는 시스템

- 용도

    - 로컬라이제이션

- 장점

    - 절대 위치 제공

        - 누적 오차 발생하지 않음

    - 가격이 저렴

- 단점

    - 수신기와 위성 사이에 장애물이 없어야 작동

    - 정밀도가 자율 주행 차량에 사용하기에는 부족

        - DGPS (Difference Global Position System)을 통해 위치 정확도 개선

 

관성 측정장치(IMU)

- 가속도계(Accelerometer)와 자이로스코프(Gyroscope, 회전 속도계) 때로는 지자기계(Magnetometer)를 탑재한 센서

- 용도 : 로컬라이제이션

- 장점

    - 측위 업데이트 주기가 짧음(1kHz 수준)

- 단점

    - 적분에 의한 누적 오차 발생

 

휠 스피드 센서

- 자동차 휠 속도를 측정하는 센서

- ABS를 비롯한 표준 안전 장치가 작동하기 위해 필요

- 용도

    - 추측항법

        - 주행 속도로 자동차의 현재 위치를 구하는 기법 -> 오도메트리 센서

    - 장점

        - 속도 정보를 정확하게 저렴한 가격으로 제공 (0.1km/h 수준)

    - 단점

        - 드리프트, 고르지 않은 노면으로 오차 발생

        - 주행거리에 비례하여 오차 증가 (다른 센서와의 조합 필요)

 

개체 인지

- 차선 검출

    - 허프 변환

- 보행자 검출

    - HOG 특징 이용

 

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)

- 자신의 위치와 주변 지도를 동시에 추정하는 알고리즘

- 최종 결과물은 3차원 지도와 시작 위치로부터 시스템의 이동 경로 및 자세

- GPS를 사용할 수 없는 심해, 지하, 타 행성 등의 환경에서도 동작 가능

 

전역 경로 계획

- RRT(Rapidly Exploring Random Tree)

- Dijkstra

    - 내 주위에서 당장 가장 좋은 것을 선택하기

- A*

    - 내 주위에서 미래 가치까지 고려하여 가장 좋은것을 선택하기

 

V2V : 차량 간 통신 기술

V2I : 차량과 인프라의 정보를 주고받는 방식

V2P : 차량과 보행자 간 통신, 보행자 사고 예방

V2N : 차량과 네트워크 간 통신, 이를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 차량이 실시간 교통 상황 및 사고 상황을 제공받음