표제지
목차
편집자주 3
01. 무인 이동체(드론) 정밀항법을 위한 기술 / 지규인;김규원 4
Ⅰ. 서론 5
1. 무인 드론의 시장 동향 6
2. 무인 드론의 자율비행을 위한 정밀항법 기술 개발 개요 7
Ⅱ. 위성항법 기반 정밀항법 기술 9
1. RTK(Real Time Kinematic, 실시간 이동 측위) 기술 9
2. PPP(Precise Point Positioning, 정밀절대측위) 기술 11
3. SBAS(Satellite Based Augmentation System, 위성 기반 보강항법시스템) 12
Ⅲ. 영상 기반 정밀항법 기술 13
1. 단안 카메라 기반 측위 방법 13
2. 스테레오 카메라 기반 측위 방법 16
3. RGB-D 카메라 기반 측위 방법 18
Ⅳ. LiDAR 기반 정밀항법 기술 20
1. 스캔 매칭 기반 측위 방법 21
2. 특징점 기반 매칭을 이용한 측위 방법 24
Ⅴ. 센서 융합 기반 정밀항법 기술 26
1. 관성 센서 융합 기반 측위 27
2. 다중 센서 융합 기반 측위 31
Ⅵ. 결론 34
참고문헌 35
02. 고도 자율주행을 위한 센서기술 동향 / 기석철 37
Ⅰ. 서론 38
1. 자율주행차 개요 38
2. 자율주행 시스템 구조 40
Ⅱ. 자율주행 센서 시장 동향 42
1. 센서의 신뢰성 이슈 42
2. 전장시스템과 자율주행 센서 시장 43
3. ADAS 센서 시장 규모 50
Ⅲ. 자율주행 센서 기술 52
1. 기술적 관점에서 자율주행시스템 구조 52
2. 자율주행 센서 융합 54
3. 카메라 기술 59
4. 레이다(RADAR) 기술 61
5. 라이다(LiDAR) 기술 62
Ⅳ. 향후 기술 이슈 65
1. 3D 객체 인식 65
2. SOTIF(Safety Of The Intended Functionality) 66
Ⅴ. 결론 68
참고문헌 69
03. 국가R&D 현황 분석 71
Ⅰ. 무인 이동체(드론) 정밀항법 기술 72
Ⅱ. 자율주행차 센서 기술 79
판권기 2
01. 무인 이동체(드론) 정밀항법을 위한 기술 / 지규인;김규원 6
표 1. 무인 드론 시장 규모 추정 6
01. 무인 이동체(드론) 정밀항법을 위한 기술 / 지규인;김규원 5
그림 1. (좌) 초창기 군사 목적으로 개발된 드론(Queen Bee), (중) 농업용 드론, (우) 택배용 드론 5
그림 2. 드론 활용 전망 6
그림 3. 정밀항법을 위한 드론 및 센서 구성 예시 7
그림 4. 센서(LiDAR) 기반 SLAM 예시 8
그림 5. 반송파 위치 결정을 위한 미지정수 검색 10
그림 6. 에피폴라 기하학 예시 14
그림 7. 단안 카메라 기반 SLAM(PTAM) 15
그림 8. (좌) 스테레오 카메라 깊이 추정 원리, (우) 두 이미지 간 시차를 이용한 깊이 이미지 생성 16
그림 9. 스테레오 카메라 기반 SLAM 17
그림 10. RGB-D 깊이 이미지를 이용한 3차원 RGB 점 군 생성 18
그림 11. RGB-D 카메라 기반 SLAM을 통한 3차원 공간 복원 19
그림 12. (좌) 라이다(Velodyne VLP-16), (우) 3차원 점 군 20
그림 13. ICP 스캔 매칭 예시 21
그림 14. 격자 필터를 통한 down sampling 22
그림 15. NDT 스캔 매칭 예시 23
그림 16. NDT 스캔 매칭 기반 SLAM 23
그림 17. (좌) 코너 특징점 매칭, (우) 평면 특징점 매칭 24
그림 18. LOAM 수행 흐름도 25
그림 19. 효과적인 특징점 추출을 위한 point segmentation 25
그림 20. 다중 센서 기반 강결합 측위 기술 예시(LiDAR, IMU, GPS) 26
그림 21. 영상-관성 센서 기반 측위 기법 개요 27
그림 22. bundle adjustment 예시 28
그림 23. 영상-관성 센서 기반 측위 결과(VINS-Mono) 28
그림 24. 단조로운 환경에서의 LiDAR 스캔 결과 29
그림 25. LOAM과 강결합 기반 LiDAR-관성 센서 측위 기법(LIO-SAM) 비교 30
그림 26. 라이다-영상-관성센서 기반 측위 기법 개요 31
그림 27. 위성항법-영상-관성 센서 결합 기반 측위 알고리즘 예시 32
그림 28. 위성항법-영상-관성 센서 결합 기반 측위를 위한 실내외 주행 시 절대좌표 변환 33
02. 고도 자율주행을 위한 센서기술 동향 / 기석철 39
그림 1. 글로벌 자율주행 시장 전망 39
그림 2. 자율주행 레벨과 운행설계영역의 예시 40
그림 3. 일반적인 자율주행 시스템의 구조 41
그림 4. 자동차 전장시스템 아키텍처의 변화 방향 44
그림 5. 자동차 전장시스템 및 SW 시장 예측 45
그림 6. 자동차 전체 도메인별 센서 시장 예측 46
그림 7. 자율주행 단계별 센서 배치도 48
그림 8. 자율주행 센서 시장 예측 49
그림 9. 글로벌 지역별 ADAS 시장 규모 예측 50
그림 10. 기능별 ADAS 시장 규모 예측 51
그림 11. 센서별 ADAS 시장 규모 예측 51
그림 12. 기술적 관점의 자율주행 시스템 구조 52
그림 13. 자율주행 센서 배치도와 감지 범위 및 담당 기능 54
그림 14. 자율주행 센서의 성능 비교 56
그림 15. 멀티센서 데이터 융합 프레임워크 57
그림 16. 카메라-라이다 센서융합을 위한 센서 보정 과정 58
그림 17. 광학 렌즈에서 발생하는 왜곡 영상들 60
그림 18. FMCW LiDAR의 작동 원리 64
그림 19. SOTIF의 위험 영역 최소화 개발 목표 66
03. 국가R&D 현황 분석 72
그림 1. 연도별 연구과제 건수 및 연구비 72
그림 2. 연구비 규모별 과제 수 및 비율 73
그림 3. 연구수행주체별 연구비 규모 및 비율 73
그림 4. 연구개발단계별 연구비 규모 및 비율 74
그림 5. 연구개발성격별 연구비 규모 및 비율 75
그림 6. 기술수명주기별 연구비 규모 및 비율 75
그림 7. 국가과학기술표준분류별 연구비 규모 및 비율 76
그림 8. 융합 R&D 과제 연구비 규모 및 비율 77
그림 9. 미래유망 신기술분류(6T)별 연구비 규모 및 비율 77
그림 10. 연도별 연구과제 건수 및 연구비 79
그림 11. 연구비 규모별 과제 수 및 비율 80
그림 12. 연구수행주체별 연구비 규모 및 비율 80
그림 13. 연구개발단계별 연구비 규모 및 비율 81
그림 14. 연구개발성격별 연구비 규모 및 비율 82
그림 15. 기술수명주기별 연구비 규모 및 비율 82
그림 16. 국가과학기술표준분류별 연구비 규모 및 비율 83
그림 17. 융합 R&D 과제 연구비 규모 및 비율 84
그림 18. 미래유망 신기술분류(6T)별 연구비 규모 및 비율 84