자율 주행 차량 깊이 센서로의 혁신적인 1000배 업그레이드로 안전성 향상

• 연구원들은 비행시간 깊이 센서의 해상도를 수천 배 향상시키는 새로운 접근 방식을 개발했습니다.
• 더 높은 해상도로 사물을 캡처할 수 있는 간섭계 및 LIDAR의 아이디어를 사용합니다.
• 시스템의 깊이 분해능은 2미터 범위에서 3마이크로미터입니다.

자율주행차의 진화가 다가오고 있으며 Google, Tesla와 같은 거대 기업이 선두에 나서고 있습니다. 그러나 이 기술은 많은 안전 문제와 관련이 있습니다. 예를 들어, 움직이는 자동차 앞에서 갑자기 동물을 감지하면 알고리즘이 어떤 작업을 수행할까요? 동물을 돌볼까요, 아니면 먼저 구할까요? 또한, 자율주행차는 폭우 속에서 제대로 기능하지 못하기 때문에 기술이 실패할 경우 운전자가 어떤 역할을 해야 할지 의문이 듭니다.

MIT의 최근 연구에서는 자율주행 기술과 관련된 몇 가지 문제를 해결하려고 합니다. 그들은 안개 속에서도 거리를 정확하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 개발했는데, 이는 오늘날의 센서 기술보다 몇 배나 뛰어납니다.

효과적인 계산 방법과 결합된 새로운 깊이 센서는 비행 시간 깊이 센서의 해상도를 수천 배 향상시킵니다. 안개 속의 물체를 쉽게 감지하고 자율주행차를 더욱 안전하게 만들 수 있는 해상도입니다.

시야 범위

기존 기술로는 지능형 주차 보조 시스템(IPAS)과 충돌 감지 시스템이 충분히 가능하다. 2미터 범위에서 1센티미터의 깊이 해상도를 갖습니다. 범위가 증가함에 따라 분해능은 기하급수적으로 감소합니다. 최악의 경우 사망에 이를 수도 있습니다.

새로운 ToF(Time-of-Flight) 시스템은 동일한 2미터 범위에서 3마이크로미터의 깊이 분해능을 갖습니다. 수석 연구원인 Achuta Kadambi는 장거리에서 경험하는 전력 감소를 시뮬레이션하기 위해 0.5km 광섬유(균일한 공간 필터 포함)를 통해 광 신호를 전송하는 몇 가지 테스트를 수행했습니다. 그는 시스템이 0.5km 범위에서 여전히 1cm의 깊이 분해능을 달성할 수 있다는 것을 발견했습니다.

어떻게 작동하나요?

시스템 해상도를 결정하는 두 가지 요소는 광 버스트 길이와 감지 속도입니다.

매우 짧은 빛이 터지고 카메라는 빛이 돌아오는 데 걸리는 시간을 계산합니다. 시간은 물체가 얼마나 멀리 있는지 알려줍니다.
감지율은 광선을 켜고 끄는 변조기를 나타냅니다. 기존 감지기는 초당 약 1억 번의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 시스템의 해상도를 센티미터 깊이 규모로 제한합니다.



새로운 시스템은 간섭계의 아이디어를 사용합니다. 및 LIDAR 더 높은 해상도로 사물을 캡처할 수 있습니다.

간섭계는 광선을 두 개의 동일한 부분으로 분할하는 것을 의미하며, 여기서 한 부분은 장면으로 발사되고 다른 부분은 국지적으로 계속 순환됩니다. 반사된 빔은 국부적으로 순환하는 빔과 병합됩니다. 이 두 광선의 위상차는 물체의 정확한 거리를 나타냅니다.

반면 LIDAR(빛 감지 및 범위 지정) 기술을 사용하면 느린 카메라에서 고주파(GHz 대역폭 신호) 데이터를 이미지화할 수 있습니다.

Beat Notes를 사용한 계단식 LIDAR

1GHz, 500MHz 및 120MHz에서 인간 스캔을 수행하는 비행 시간 이미저

참고자료:MIT 미디어랩 | 10.1109/access.2017.2775138

비트 노트는 일반적으로 낮은 대역폭 장비로 감지할 수 있는 저주파 사운드입니다. 예를 들어 한 장치가 330Hz 피치를 생성하고 다른 장치가 300Hz를 생성하는 경우 차이 주파수, 즉 30Hz가 박자입니다.

동일한 개념이 변조된 광선에도 적용됩니다. 여기서 두 광선(GHz 단위)의 간섭으로 인해 Hz 주파수 비트 노트가 생성됩니다. 비트에는 거리를 측정하는 데 필수적인 모든 데이터가 포함되어 있습니다.

기본적으로 이는 1초에 손전등을 수백만 번 껐다가 켜는 것과 비슷하지만 이는 광학적 방식이 아닌 전자적으로 수행됩니다.

저주파 시스템은 빛을 산란시키기 때문에 안개 속에서도 제대로 작동할 수 있습니다. GHz 광학 시스템의 신호 주파수에 비해 위상 변이가 훨씬 높기 때문에 MHz 시스템에 비해 안개를 보정하는 데 훨씬 더 좋습니다.

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