블로그에 포스팅하는 내용들은 강의 전체 내용이 아닌 내 기준, 나한테 필요한 내용들 기억하고 싶은 내용들 위주입니다
해당 내용의 출처는 LG Aimers(https://www.lgaimers.ai)에 있습니다
Part 1. 자율주행 시장동향
미래 모빌리티 메가 트렌드
"CASE"
connectivity
고도화된 연결형 자율주행을 통한 탑승자의 안전 및 교통관리 효과성 극대화
autonomous
운전자 개입 없이 스스로 안전하게 주행이 가능한 자율주행 고도화
shared
서비스 측면
electrification
높은 에너지 효율성 기반 1회 충전으로 최대 주행거리 확보
level 3 : 조건부 자율 주행. 카메라, 레이더, 초음파
level 4 : 고도 자율 주행. 고성능 레이더
level 5 : 완전 자율 주행. 개인 맞춤형, 운전자가 승객으로 전환
자율주행 센서 핵심 기술
+) V2X 통신 오디오 기술
센서 정확도, 융복합(센서 Pod=카메라, 레이더, 라이다 등 인지를 위한 센서들의 일체형 통합 모듈)
센서 integration, validation 효율성 -> 센서 Pod 성장
장단점이 달라서 어느 하나가 나머지를 대신할 순 없다
Part 2. Radar 제품 이해
Radar(Radio Detection And Ranging)
송신 전자파 신호와 target을 맞고 돌아온 수신 전자파 신호의 시간 차(ToF)와 도플러 주파수 변화량을 이용해, 레이더와 상대 물체와의 거리와 상대 속도를 측정하는 것
자동차용 레이더의 경우 차량과의 거리, 상대속도, 각도, 높이 등의 정보를 수집
ADAS용 레이더
차량 앞과 뒤 범퍼에 설치
차량, 보행자, 도로 인프라 인식
c는 광속, t는 ToF 시간
송신 신호의 변조 방식에 따른 구분
Pulsed Radar
구형파 이용
진폭을 높여서 신호를 멀리 보냄(군사용)
FMCW Radar(Frequency Modulated Continous Wave)
연속적 삼각파 이용
시간에 따라 선형적으로 변하는 삼각파 형태의 chirp 신호를 송신
이론적으로 사각지대가 없고 낮은 출력 전력, 복잡성, 제조 비용으로 상업적으로 이용
도플러 주파수, 도플러 효과
상대물이 다가오면 주파수가 높아지고, 멀어지면 주파수가 낮아짐
이 크기로 상대물의 속도를 파악
Array 안테나로 송수신되는 신호의 위상차를 이용해 상대물의 각도, 위치 정보를 알 수 있다
Array 안테나 : 배열 수가 많을수록 빔 폭이 sharp 해짐, 상대물의 각도 정보를 촘촘히 파악(=각 해상도가 높다)
Part 3. Radar 제조 공정
- 해커톤 과제 관련 "공정 인자와 수율의 관계"
ROA Radar(Rear Occupant Alert)
후석 승객 유무를 감지
SBR
탑승자의 위치를 정확하게 파악하는 기술
가인자 공정
calibration 공정 수율에 영향을 미침
조립 공정에서 세팅한 값 X인자에 따른 최종 RF 성능의 결과값 Y인자 분석
입력데이터와 출력데이터 사이 관계를 모델을 사용해 추론
특정 기간동안의 성능의 불량이 상승하거나 이상 발생시 공정 데이터의 변화를 분석하여 불량의 원인이 되는 공정을 개선하는 것이 최종 목표
x,y의 데이터를 이용해 상관관계를 분석하고 회귀식 또는 상관관계 모델링을 만들게 되면 y가 상한치, 하한치 범위를 넘어가기 전에 불량 공정을 예측하여 미리 개선
셋업시간이 단축되고 불량률 관리가 가능
