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자율주행차량 모바일 LiDAR의 실내외 성능 비교 연구 (A Research on Autonomous Mobile LiDAR Performance between Lab and Field Environment)

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최초등록일 2025.05.01 최종저작일 2023.08
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자율주행차량 모바일 LiDAR의 실내외 성능 비교 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국ITS학회
    · 수록지 정보 : 한국ITS학회 논문지 / 22권 / 4호 / 194 ~ 210페이지
    · 저자명 : 김지윤, 박범진, 김지수

    초록

    자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR는 운전자의 눈을 대신하여 주변 환경을 검지하는 데 활용되며, 그 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 최근에는 자율주행차량에장착된 LiDAR의 성능을 시험하는 요구가 높아지고 있다. 많은 LiDAR 성능 시험은 시뮬레이션 및 실내환경에서 수행되고 있어, 실외환경 및 실도로 환경에서의 시험은 미미한 상황이다. 이에 본 연구는 LiDAR 성능을 실내와 실외에서 동일한 조건으로 비교하여, 실내외 시험 간의관계를 확인하고, 각각의 특징과 역할을 정립하고자 하였다. 실험결과 조광환경(직사광선, 실내) 및 검지물체에 따라 LiDAR 검지성능이 달라지는 것을 확인하였다. 특히, 거리증가와 강우량 증가에 따른 Intensity 감소 영향은 실외에서 보다 크게 나타남에 따라 물체에 대한 LiDAR 검지 성능 시험 시 실내외 실험이 모두 필요함을 제시하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 센서활용 연구 수행 기관 및 LiDAR 대응 시설물 연구 기관에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

    영어초록

    LiDAR plays a key role in autonomous vehicles, where it is used to detect the environment in place of the driver's eyes, and its role is expanding. In recent years, there has been a growing need to test the performance of LiDARs installed in autonomous vehicles. Many LiDAR performance tests have been conducted in simulated and indoor(lab) environments, but the number of tests in outdoor(field) and real-world road environments has been minimal. In this study, we compared LiDAR performance under the same conditions lab and field to determine the relationship between lab and field tests and to establish the characteristics and roles of each test environment. The experimental results showed that LiDAR detection performance varies depending on the lighting environment (direct sunlight, led) and the detected object. In particular, the effect of decreasing intensity due to increasing distance and rainfall is greater outdoors, suggesting that both lab and field experiments are necessary when testing LiDAR detection performance on objects. The results of this study are expected to be useful for organizations conducting research on the use of LiDAR sensors and facilities for LiDAR sensors.

    참고자료

    · 없음
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