LiDAR

TLDR: LiDAR는 레이저 펄스를 발사하고 반환 시간을 측정하여 거리를 측정합니다. 자율 내비게이션을 위한 AI 시스템 훈련에 사용되는 3D 포인트 클라우드를 생성합니다.

LiDAR는 Light Detection And Ranging의 약자입니다. 레이저 펄스를 사용하여 거리를 측정하는 원격 감지 기술입니다. LiDAR 센서는 초당 수천 개의 펄스를 발사합니다. 각 펄스가 표면에 부딪힌 후 돌아오는 데 걸리는 시간을 기록합니다. 이 데이터는 주변 환경의 조밀한 3차원 지도를 구성합니다.

LiDAR의 작동 원리

1. 펄스 방출: 레이저가 대상을 향해 짧은 빛 펄스를 발사합니다.
2. 비행 시간 측정: 센서는 각 펄스가 돌아오는 시간을 기록합니다. 거리는 d = c × t / 2로 계산되며, 여기서 c는 빛의 속도입니다.
3. 포인트 클라우드 생성: 수백만 개의 거리 측정값이 결합되어 포인트 클라우드를 형성합니다 — 환경의 조밀한 3D 표현입니다.
4. 스캔 회전: 회전식 또는 고체 상태 센서가 360° 전방위 시야를 캡처합니다.

자율주행차에서의 LiDAR

자율주행차는 공간 인식을 위해 LiDAR에 의존합니다. 센티미터 정확도로 장애물, 보행자, 도로 경계를 감지합니다. LiDAR는 카메라가 실패하는 저조도 및 야간 조건에서도 작동합니다. 다중 센서 융합 시스템에서 카메라 및 레이더를 보완합니다. 자율주행 AI 훈련에는 크고 다양한 LiDAR 데이터셋이 필요합니다. Bright Data의 데이터셋에는 AI 훈련을 위한 센서 데이터가 포함되어 있습니다.

로보틱스에서의 LiDAR

1. SLAM: 동시 위치 추정 및 지도 작성은 LiDAR를 사용하여 실시간으로 지도를 구축합니다.
2. 장애물 회피: 로봇은 실시간 포인트 클라우드를 사용하여 물체를 감지하고 주변을 탐색합니다.
3. 창고 자동화: 자율 지게차와 AGV는 안전한 내비게이션을 위해 LiDAR에 의존합니다.
4. 드론 내비게이션: UAV는 정밀한 고도 제어와 지형 매핑을 위해 LiDAR를 사용합니다.

LiDAR vs 카메라 vs 레이더

1. LiDAR: 고정밀 3D 깊이 데이터. 어둠 속에서도 작동. 높은 비용.
2. 카메라: 풍부한 색상과 텍스처. 저조도에서 어려움. 기본 깊이 없음.
3. 레이더: 악천후에서도 신뢰할 수 있음. 낮은 해상도. 세부적인 3D 형태 없음.

대부분의 양산형 자율 시스템은 신뢰성을 위해 세 가지 모두를 융합합니다.

AI 훈련을 위한 LiDAR 데이터

인식을 위한 AI 모델은 수백만 개의 레이블링된 LiDAR 프레임이 필요합니다. 각 프레임은 3D 공간에서 올바르게 주석이 달린 객체를 보여야 합니다. 이 데이터를 대규모로 수집하고 레이블링하는 것은 주요 병목 현상입니다. 시뮬레이션에서 생성된 합성 데이터는 실제 LiDAR를 보완할 수 있습니다. Bright Data는 팀이 인식 모델을 위한 훈련 데이터를 수집하고 강화하는 데 도움을 줍니다.