차량 네트워크 : CAN, LIN, FlexRay
자율주행 차량은 내부의 각 시스템 간 정보교환을 위해 다양한 방식의 유무선 통신을 활용한다. 이는, 자율주행 차량 내 시스템이 차량의 주변 상황을 인식하기 위한 센서 시스템, 구동을 위한 기본적인 전장 시스템, 엑추에이터, high level 제어기, 주변과의 무선 통신을 위한 OBU 등으로 다양한 시스템이 유기적으로 얽혀있기 때문이다. 각 시스템에 따라 적합한 유무선 통신 방식과 프로토콜이 다르기에 자율주행 차량 내에는 다양한 방식의 유무선 통신이 활용된다. 자율주행 차량에서 활용되는 대표적인 통신 프로토콜은 CAN, LIN, FlexRay, Ethernet 등이 있으며 이 중 차량에서만 사용되는 대표적인 3가지의 통신 프로토콜은 CAN, LIN, FlexRay로 들 수 있다. 각 통신 프로토콜의 특징..
라이다 센서의 장단점, 데이터 특성, 딥러닝의 적용
라이다 센서의 데이터 라이다 센서는 카메라 센서와 달리 3차원 공간에 대한 정보를 포인트 클라우드 형식을 통해 취득할 수 있다. 이는 ToF(Time of Flight)를 통해 레이저가 반사되서 돌아오는 시간을 측정하고 대상 포인트와 라이다 간의 거리를 구함으로써 각 x,y,z 좌표값을 구할 수 있다. 이로부터, 라이다는 카메라에 비해 대상과의 거리를 정확하게 알 수 있다는 장점이 있다. 또한, 레이저를 활용하므로 카메라에 비해 날씨환경에 좀 더 강인하다는 장점이 있다. 라이다 포인트 클라우드는 기본적으로 3D 좌표계에서 대상 포인트에 대한 (x,y,z)좌표 정보를 제공한다. 해당 정보와 더불어 보통은 intensity 값을 추가하여 (x, y, z, i)로 제공하거나 reflectivity를 활용하기도..
[Python] .scatter()함수 이해
요약 1. .scatter(dimension, index, src) 꼴이라면 다음과 같다. dimension은 어느 방향으로 업데이트할지 index는 src의 값을 어떻게 선택할지 src는 어떤 값으로 업데이트를 할지 2. index 텐서의 각 element 의 위치에 대응되는 src의 element가 output의 어느 위치로 갈지 결정한다. 예시1 >>> src = torch.arange(1, 11).reshape((2, 5)) >>> src tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) >>> index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0]]) >>> output = torch.zeros(3, 5, dtype=src.dtype).scatter_(0,..
