센서 융합 알고리즘은 자동차 모델의 원시 데이터를 사용합니다.

자동차 센서 융합 소프트웨어 회사인 BASELABS는 고해상도 원시 센서 데이터에서 일관된 환경 모델을 생성하는 알고리즘인 Dynamic Grid를 도입했습니다. 이 알고리즘은 특히 까다로운 도시 환경에서 자율 주행 기능을 위한 데이터 융합 시스템의 개발을 가속화합니다. 이를 통해 자동차 개발자는 시간이 많이 소요되는 알고리즘 교육을 건너뛸 수 있으므로 기존 추적 및 그리드 방식보다 더 나은 성능으로 주차 기능 또는 교통 체증 조종사와 같은 운전자 지원 시스템을 개발할 수 있습니다.

도시 지역의 자동 운전 기능은 사용되는 환경 모델에 대해 예외적으로 높은 요구 사항을 설정합니다. 센서 측면에서 업계는 고해상도 센서를 사용하여 필요한 데이터를 충분한 수준의 세부 정보로 획득할 준비를 하고 있습니다.

센서 융합의 전통적인 알고리즘 방식은 이러한 맥락에서 한계에 도달합니다. BASELABS는 Dynamic Grid가 원시 데이터 수준에서 레이더 또는 레이저 스캐너와 같은 고해상도 센서 데이터를 처리함으로써 이 문제를 해결한다고 말했습니다. 의미론적 분할이 있는 카메라를 사용하는 것도 가능합니다. 결과적으로 알고리즘은 차량 환경에서 높은 정확도와 견고성으로 동적 및 정적 물체를 감지하는 일관된 환경 모델을 제공합니다. 또한 주행 가능한 지역이나 주차 공간을 식별하기 위해 여유 공간을 추정합니다. 알고리즘은 자동차 CPU에서 실시간으로 실행되며 ISO26262에 따라 구현됩니다.

Dynamic Grid는 고도로 자동화된 운전을 포함하여 자동화 레벨 2 이상을 위한 운전 기능에 특히 적합합니다. 일반적인 적용 분야는 훈련된 주차 또는 발레파킹과 같은 자동 주차 기능, 자동 회피 기능이 있는 비상 제동 기능 또는 교통 체증 조종사입니다. 이 알고리즘은 레이더 하위 시스템에서도 사용하기에 적합합니다.

BASELABS의 제품 개발 책임자인 Norman Mattern은 다음과 같이 말했습니다. 독립적인 알고리즘에서 통합된 방식으로 데이터를 처리함으로써 기존 접근 방식에서 두 가지 다른 방법의 조합이 종종 수반하는 불일치를 방지합니다. Dynamic Grid는 특히 차량 환경에서 많은 물체와 다양한 모션 방향이 있는 시나리오에서 강점을 보여줄 수 있습니다. 또한 알고리즘은 광범위한 교육 없이도 모든 모양의 물체를 감지하고 추적할 수 있습니다.”

BASELABS는 자동차 제조업체 및 공급업체를 위해 효율적이고 확장 가능한 센서 융합 개발을 위한 소프트웨어 제품을 제공합니다. 이 회사는 2012년에 설립되었으며 4명의 창립자와 Vector Informatik이 공유 소유권을 갖고 있으며 회사는 이를 통해 OEM, Tier 1 또는 센서 공급업체와 전략적으로 독립적이라고 밝혔습니다.