Occupancy Grid Mapping(점유 격자 지도): 3D 공간을 격자화하여 장애물 점유 확률을 계산하는 방식
Occupancy Grid Mapping(점유 격자 지도)의 개념과 작동 원리를 알아봅니다. 베이즈 기반 점유 확률 계산, 로그 오즈 갱신, 2D·3D 복셀 지도 차이, 라이다 센서 활용 및 자율주행 장애물 회피 사례와 기술적 한계를 설명합니다.
LiDAR
HD 맵 오차 보정: 자율주행차의 NDT(Normal Distributions Transform) 3D 점군 매칭 메커니즘과 센서 포지셔닝 원리
자율주행 정밀지도(HD Map) 오차를 보정하기 위한 NDT(Normal Distributions Transform) 3D 점군 매칭 알고리즘의 수학적 원리, 격자(Voxel) 변환 과정, ICP 알고리즘과의 비교 및 위치 추정 정확도 극대화 방안을 정밀 분석합니다
카메라-라이다 칼만 필터 센서 퓨전: 공간 센서 좌표계 변환과 Extrinsic Calibration
카메라-라이다 칼만 필터 센서 퓨전의 원리를 알아봅니다. Extrinsic Calibration, 좌표계 변환, 회전 행렬과 이동 벡터, 칼만 필터의 예측·업데이트 과정과 자율주행 활용 사례까지 쉽게 설명합니다.
FMCW 라이다: 도플러 효과를 활용해 거리와 속도를 측정하는 원리
FMCW 라이다의 작동 원리와 기존 ToF 라이다와의 차이를 알아봅니다. 주파수 변조 연속파와 도플러 효과를 이용해 물체의 거리와 상대속도를 측정하는 방법, 장점과 한계, 자율주행에서의 활용 가능성을 쉽게 설명합니다.
라이다(LiDAR) 센서의 라만 스캐터링 문제: 안개 및 우천 환경에서의 점군(Point Cloud) 필터링
라이다 센서가 안개와 비에서 정확도가 떨어지는 이유를 라만 산란과 점군 오염 관점에서 설명합니다. 우천·안개 환경에서 발생하는 노이즈의 특징과 점군 필터링, 객체 인식 정확도를 높이는 방법까지 정리했습니다.
자율주행 수목/공원 청소 로봇: 비정형 환경(흙, 나뭇잎, 웅덩이) 인지 알고리즘 분석
자율주행 수목 및 공원 청소 로봇이 흙, 나뭇잎, 웅덩이 등 비정형 환경을 인지하는 알고리즘 메커니즘을 분석합니다. 센서 융합(LiDAR, Camera), 점군 분류, 딥러닝 기반 지면 세그멘테이션 등 핵심 기술 구조를 정리했습니다.