4차 산업혁명에서 대표적인 디지털 사례는 '자율주행차'라고 할 수 있어요. 많은 자동차 브랜드에서 '자율주행모드'를 탑재하며, 운전자의 편의성을 높여주고 있죠. 자율주행차는 사람의 운전 능력을 모방하기 위해 고도로 통합된 센서 시스템을 사용하는데요.
이때 자율주행차에 탑재된 레이더, 라이다(LiDAR), 초음파 센서 등을 활용해서 주변 환경의 3D 맵을 생성하고 정확한 환경을 인식해 앞·옆 차량의 간격을 지키고 도로에서 자율적으로 움직이게 해요.
오늘날 자율주행 핵심 기술이자 미래 기술이라고 잘 알려진 LiDAR에 대해 알아보며, LiDAR가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제로 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다!
😮 LiDAR란 무엇인가요?
LiDAR는 Light Detection and Ranging의 약자로, 빛과 레이저를 이용해 물체의 거리를 측정하는 기술이에요. 쉽게 말해, 빛을 발사하고 반사된 빛을 받아서 거리를 계산하는 기술이에요. LiDAR는 레이저 스캐너를 사용해 센서와 물체 (건물, 보행자와의 거리, 크기)를 정밀하게 정하는 원격감지 기술로 칭하고 있어요.🛣️
LiDAR 센서와 AI를 결합하면 다양한 분야에서 놀라운 속도와 정확도를 추구하며 기술을 최적화할 수 있는데요. 특히, 3D 공간 정보를 얻을 수 있어 🚗자율주행차량의 거리 감지에서 유용하게 활용되며, 🔬천문학에서 달과 같은 멀리 있는 물체와 가까운 물체의 거리 측정에서도 사용되고 있어요!
이뿐만 아니라 🚁드론, 지리정보시스템(GIS) 등 많은 산업에서 다양하게 활용할 수 있는데요. 현재 많은 제조업체들은 비용 효율적이고 콤팩트한 LiDAR 시스템을 개발하기 위해 노력 중에 있답니다. 라이다 센서의 작동 원리를 알아보기 전 어떤 구성 요소를 통해 시간과 거리를 측정할 수 있는지 알아볼게요!
🔶 LiDAR 센서의 구성 요소
1. 레이저: 레이저(빛) 펄스를 생성하는 장치로, 고속으로 반복적으로 작동하여 여러 개의 레이저 빔을 방출해요. ✨
2. 스캐너: 레이저가 대상을 스캔하는 속도와 레이저가 도달할 수 있는 넓은 영역 거리를 조절해요.
3. 센서: 빛이 대상에 반사되어 LiDAR 시스템으로 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정해요.
4. GPS: LiDAR 시스템의 위치를 추적하여 대상과의 거리 측정을 정확하게 조절해요.
최신 라이더 시스템은 초당 500,000개 펄스를 보낼 수 있으며, 이러한 펄스를 포인트 클라우드로 집계해요. 포인트 클라우드는 공간의 물체를 나타내는 좌표 데이터 셋이며, 이를 통해 3D 모델을 생성해요.
*펄스(Pulse)란? 매우 짧은 시간 동안 흐르는 전류로, 파동이나 일정한 주기로 반복되는 현상에서 발생하는 갑작스럽고 강렬한 변화를 지칭하는 용어를 말해요.
🔶 LiDAR의 작동 원리
LiDAR의 매력적인 응용분야 중 하나는 자율 주행과 같은 '상황 인식 기능'이에요. 예를 들어 움직이는 모든 차량에 대한 상황 인식 시스템은 주변에 있는 정지 물체와 움직이는 물체를 모두 인식해야 하는데요. LiDAR는 물체까지의 거리를 확인할 수 있고 방향성 측면에서 매우 정확하기 문에 육상 차량에 매우 유용해요.
프로빙 빔은 정확한 각도로 빠르게 스캔하여 3D 모델을 위한 포인트 클라우드를 생성할 수 있어요. 🚜차량 주변의 상황이 매우 역동적으로 흘러가기 때문에 빠르게 스캔하는 능력이 이 응용 분야의 핵심이에요.🚌
- 레이저 발사: LiDAR 장치에서 레이저 빔이 특정 주기로 발사돼요.
- 반사 측정: 레이저 빔이 주변 물체에 부딪혀 반사돼요.
- 수신: LiDAR 장비가 반사된 빛을 다시 받아 센서로 돌아오는데 걸리는 시간을 측정해요.
- 거리 계산: 빛이 발사되고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 물체와의 거리를 계산합니다.
이때 빛은 매우 빠르게 이동하므로, 이 시간을 아주 정밀하게 측정할 수 있어요. 이 과정을 반복하면 주변 환경의 3D 지도를 만들 수 있어요!
🔶LiDAR의 활용 분야
🚗 자율주행차
LiDAR는 자율주행차의 '눈' 역할을 해요. 자율주행차는 LiDAR를 이용해 주변 환경을 3D로 인식하고, 도로, 장애물, 보행자 등을 정확히 파악해요. 이를 통해 안전하게 주행할 수 있어요. 예를 들어, 테슬라와 같은 자율주행차는 LiDAR를 사용하여 실시간으로 주변 환경을 인식하고, 최적의 경로를 선택해 줘요!
🗺️ 3D 지도(맵) 제작
LiDAR는 고해상도 3D 지도를 만드는 데 사용되는데요. 항공기에 LiDAR 장비를 탑재하고 비행하면서 지표면의 3D 데이터를 수집해요. 이를 통해 지형도, 도시의 3D 모델 등을 정확하게 제작할 수 있어요. 구글 맵스와 같은 지도 서비스도 LiDAR 데이터를 활용하여 더욱 정확한 지도를 제공해요!
🗝️고고학
고고학자들이 지표면 아래의 유적을 발견하는 데에도 도움을 줄 수 있어요. 밀림이나 숲에 가려진 유적도 LiDAR를 통해 쉽게 찾을 수 있는데요. 예를 들어, 마야 문명의 고대 도시 유적이 LiDAR를 통해 발견된 사례가 있는데 이는 고고학 연구에 큰 혁신을 가져오고 있어요!
🖥️ 환경 모니터링
LiDAR는 산림, 해양, 대기 등의 환경 모니터링에도 사용됐는데요. 산림에서는 나무의 높이와 밀도를 측정하고, 해양에서는 해저 지형을 조사하며, 대기에서는 공기 중의 입자 분포를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 환경 보호와 관리에 중요한 데이터를 제공합니다!
✅ 최신 LiDAR 센서와 기술을 통한 산업의 이점
LiDAR 기술은 계속해서 발전하여 많은 산업에 도움을 주고 있는데요. 크게는 다음 3가지의 장점으로 표현될 수 있어요.
✅ 소형화와 비용 절감
LiDAR 장비는 점점 더 작아지고 콤팩트해지고 있어요. 이를 통해 드론이나 로봇 같은 작은 장치에도 쉽게 장착할 수 있는데요. 예를 들어, Velodyne과 같은 회사는 소형 LiDAR 센서를 개발하여 다양한 응용 분야에 활용하고 있습니다.
✅ 고해상도와 정확성
LiDAR는 더욱 정확한 3D 데이터를 통해 고해상도의 거리 측정이 가능한데요. 밀리미터 단위의 정확도 환경을 인식할 수 있어요. 이를 통해 자율주행차의 주행 안전성을 높이고, 지도 제작의 정밀도를 향상시킬 수 있어요.
✅ 실시간 데이터 처리
LiDAR 데이터를 실시간으로 처리하는 기술도 발전하고 있어요. 이를 통해 실시간으로 3D 지도를 생성하고, 즉각적인 결정을 내릴 수 있는데요. 복잡한 지형이나 구조물의 정밀한 3D 맵을 생성할 수 있어요.
" LiDAR 센서가 합성데이터 생성에 주는 이점 "
다양한 주변 환경을 인식하여 거리 계산이 가능한 LiDAR 센서는 가상환경 구현에서도 많은 도움을 줄 수 있는데요. 특히 합성 데이터 생성에 있어 매우 중요한 역할을 해요.
씨이랩 합성 데이터 생성 솔루션인 X-GEN에서도 LiDAR를 포함한 RGB · IR · Depth 센서를 통합해 가상 데이터를 생성하고 있어요. X-GEN에 탑재된 LiDAR 센서는 합성 데이터에서 다음과 같은 장점을 가지고 있어요.
🗺️고품질 LiDAR 데이터 생성:
X-GEN은 고해상도의 LiDAR 데이터를 생성하여, 자율주행차와 같은 응용 분야에서 필요한 정밀한 3D 지도를 제공해요. 이 데이터는 지형, 건물, 색상 등 다양한 물체의 형상을 정밀하게 표현되는데요. 이렇게 생성된 3D 데이터는 합성 데이터 생성에 사용될 수 있어, 시뮬레이션 환경에서 가상의 객체나 시나리오를 만들기 위한 기초 자료로 활용돼요.
🌤️다양한 환경과 상황을 반영한 데이터 구성:
다양한 날씨, 시간대, 지형 등의 변수를 반영한 데이터를 생성하여, 실제 환경에서의 다양한 상황을 시뮬레이션할 수 있어요. 여러 환경 변수를 고려한 상황을 시뮬레이션하여 머신러닝 모델의 일반화 성능을 향상시켜줘요.
🤖물체인식 훈련 데이터:
라이다 데이터는 물체 인식을 위한 뛰어난 훈련 데이터로 활용될 수 있어요. 라이더는 다른 센서와 비교했을 때 거리와 크기 정보를 정밀하게 제공하기 때문에, 특정 객체를 식별하고 분류하는 데 용이해요. 이를 통해 합성 데이터를 만들어 인공지능 모델이 다양한 물체를 인식하도록 훈련할 수 있어요.
💻동적 환경 모델링:
라이더는 실시간으로 환경 데이터를 업데이트할 수 있는 능력을 가지고 있어, 동적인 환경에서도 유용하게 활용될 수 있어요. 자율주행차와 같은 경우, 라이더 데이터를 사용하여 도로 및 주변 환경의 변화를 정확하게 반영한 합성 데이터를 생성할 수 있어요. 이는 안전성을 높이고, 다양한 상황에 대한 대응 능력을 향상시켜줘요.
LiDAR 센서는 합성 데이터 생성에 필수적인 역할을 수행할 수 있으며, 정밀한 위치 정보와 환경 데이터를 제공함으로써 현실 기반의 합성 데이터 생성을 촉진해요. 이렇게 생성된 데이터는 인공지능 및 머신러닝 모델의 훈련, 테스트, 실제 환경에 대한 적응력을 향상시키는 데 기여할 수 있답니다! 😃😄
LiDAR와 다양한 카메라 센서를 통합한
X-GEN 가상환경의 미래는 어떨까요?
1️⃣첫째 효율성: X-GEN은 빠르게 대량의 합성 데이터를 생성할 수 있어, AI 모델 학습에 필요한 데이터를 효율적으로 제공할 수 있어요.
2️⃣둘째 비용 절감: 실제 데이터를 수집하는 데 드는 비용과 시간을 절감할 수 있어, 예산을 효과적으로 사용할 수 있어요.
3️⃣셋 째 유연성: 다양한 환경과 조건을 시뮬레이션할 수 있어, 특정 응용 분야의 요구사항에 맞춰 데이터를 생성할 수 있습니다!
4️⃣넷 째 정확성: 고해상도 데이터와 자동 레이블링 기능을 통해, 인공지능 모델의 학습 정확성을 높일 수 있어요.
LiDAR는 첨단 기술 구현을 돕는 고성능 센서로 자율주행차, 지도 제작, 고고학 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있는 중요한 기술이에요. 다양한 환경 적용이 가능해 실제와 같은 합성 데이터 생성에도 많이 사용되고 있어요. 미래의 기술 발전을 이끌어 갈 LiDAR 기술과 씨이랩의 X-GEN 솔루션을 통해 여러분의 AI 프로젝트를 한 단계 더 발전시켜 보세요. X-GEN은 여러분의 AI 학습에 필요한 모든 데이터를 제공합니다.
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