지금까지 OxTS은 두 가지 전문 분야에 초점을 맞추어 왔습니다. 하나는 자동차, 다른 하나는 측량 및 매핑입니다. 그러나 LiDAR라는 특정 센서 기술의 확산과 명성이 높아짐에 따라 둘 사이의 경계가 허물어지고 있습니다.
우리 주변의 세계는 점점 디지털화되고 있으며 LiDAR는 그 중심에 있는 센서 중 하나입니다. 광 탐지 및 거리 측정을 의미하는 LiDAR은 환경의 고정밀 고해상도 3D 포인트 클라우드를 만들고 측량 및 매핑 분야에서 잘 구축되어 온 기술입니다. 드론과 무인 항공기(UAV)의 사용이 증가함에 따라 최근 몇 년 동안 그 사용이 더욱 널리 확대되었습니다.
LiDAR를 통한 자율성
LiDAR는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 센서 부품으로, 특히 자율 주행 자동차 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. LiDAR 센서는 현재 생산되는 자동차의 ADAS 기능의 일부로 널리 사용되기에는 너무 크고 비싸며 그리고 유효 범위가 제한적입니다. 반면 자율 주행 차량 개발자들은 이 기술을 완전히 받아들이고 있습니다.
자율 주행 자동차는 안전을 위해 엄청난 양의 데이터를 분석해야 합니다. 이러한 데이터의 대부분은 레이더, 카메라, 초음파 및 LiDAR 기반 시스템을 포함한 센서의 조합에 의해 실시간으로 제공됩니다. 이를 통해 차량은 환경, 다른 차량, 취약한 도로 사용자 및 보행자를 적절하게 해석하고 대응할 수 있게 됩니다.
LiDAR – 3D 매핑
이를 최대한 효율적이고 효과적으로 수행하려면 사전 프로그래밍된 고해상도 3D 맵에 액세스하는 것이 이상적입니다. 실제로, 실시간 센서가 이미 찾을 것으로 예상하는 것과 '볼' 수 있는 것을 상호 참조합니다. 이러한 이유로, 인프라 기반의 복잡한 주변 환경을 실시간으로 분석할 필요성이 낮아지지만 3D 맵이 없다면 전혀 이질적이고 생소한 환경이 됩니다.
OxTS INS 및 Velodyne LiDAR로 생성된 포인트 클라우드
이러한 초고도 상세 3D 맵 데이터 세트의 생성은 그 자체로 하나의 성장 산업이 되었습니다. 자율 주행 자동차를 위한 초고도 상세 3D 맵을 지속적으로 참조하거나 실시간 성능의 개발을 지원하기 위해 노력하는 자율 주행 차량 개발자와 기술 스타트업이 증가하고 있습니다. 그러나 LiDAR를 사용하여 이러한 맵을 만들 수 있지만, 데이터와 연관된 위치를 정확하게 알 수는 없습니다.
참조의 틀
"LiDAR는 주어진 시간에 어디에 있는지에 대한 개념이 없다"고 OxTS의 LiDAR 측량 애플리케이션 영업 과장인 패리스 오스틴은 말합니다. "GNSS/INS를 사용하면 절대적(어스 프레임) 및 상대(XYZ) 위치에서 LiDAR 포인트 클라우드(포인트 클라우드 지역화라고도 함)를 지리 참조할 수 있으며 필요한 경우 실시간으로 지정할 수도 있습니다."
자동차 주변의 실시간 장애물을 찾고 있다면, 전 세계 어디에 있는지가 중요한 것이 아니라 100미터 정도의 반경만 신경 쓰면 됩니다. 하지만, GNSS/INS가 없으면, 차선에서 또는 가까워지고 있는 횡단 보도, '정지' 표지판, 기타 인프라 기반 지물 관련 차량이 위치에 대해 상호 참조하는 것이 불가능합니다. 이것이 바로 실시간 테스트 이전에 만든 3D 맵이 도움이 되는 이유입니다.
"그 과정의 모든 단계에서 우리는 어떤 식으로든 관여하고 있습니다. 센서의 시간 동기화는 중요한 작업입니다. GNSS는 이에 이상적이며, 지구상의 위치를 몇 센티미터 이내에서 높은 데이터 속도로 알고 싶다면 GNSS/INS가 가장 쉽고 즉시 사용할 수 있는 방법 중 하나입니다. 실시간 애플리케이션과 초기 3D 맵 생성 모두에 대해 우리는 알려지지 않은 것을 제거하고 있으며, 이는 우리가 하고 있는 일이 모든 단계에서 높은 정확도의 시간, 위치 및 방향 데이터를 제공하기 때문입니다."
지구 어디에 있는지 파악
LiDAR는 자동차 산업뿐만 아니라 측량, 농업, 건설 인프라 등에서 환경 3D 지도를 만들기 위해 점점 더 많이 채택될 것입니다. 그러나 지구와 관련하여 그 환경의 위치와 방향을 가르쳐주는 것은 LiDAR와 GNSS/INS 기술의 조합입니다. 이것이 없으면 LiDAR는 쓸모 없는 경우가 많습니다.
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