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3 차원 오브젝트의 인식을 처리하는 자율주행차의 라이다 장치 ( Vicsel 부 / SPAD Image Sensor부 / 광학렌즈부 )의 HW 설계 및 SW 개발 및 자문 자신 있읍니다 .... 본문

Kernel Porting/Linux

3 차원 오브젝트의 인식을 처리하는 자율주행차의 라이다 장치 ( Vicsel 부 / SPAD Image Sensor부 / 광학렌즈부 )의 HW 설계 및 SW 개발 및 자문 자신 있읍니다 ....

파란새 2023. 3. 4. 14:56

ToF 의 동작원리는 파장을 송출하면 송출한 파장이 멀리 떨어진 오브젝트에 부딪쳐서 반사되서 오는 파장이 도착하기까지 걸린 시간을 측정해서 오브젝트와의 거리를 측정하는것으로 저는 파악합니다 ... 그런데 동작원리는 이해를 했는데요 ... 3D Depth Image Senor 를 구현하려면 오브젝트까지 거리측정을 픽셀의 해상도의 정밀도로 거리를 측정해야 하는데 ... 이를 고 정밀도로 오브젝트와의 거리를 측정하기 위해서는 고 정밀도의 A/D Converter 가 수백개 이상이 필요하게 되는데 ...   이 역할을 담당하는 부분이 3D SPAD Image Sensor 부분입니다 ...  해상도가 높으면 고 정밀도의 A/D Converter 가 수천개 이상이 필요한데 동작원리 이해상으로는 이렇게 3D Depth Image Sensor 를 설계하면 동작은 가능한데 너무 고 비용으로 구현이 가능하기에 상용화 기술로는 부족하다고 생각이 되거든요 ... 송출한 파장이 멀리 떨어진 오브젝트에 부딪쳐서 반사되서 오는 파장이 도착하기까지 걸린 시간을 측정을 위해서는 고 정밀도의 A/D Converter 가 수천개 이상이 필요하기에 이것을 효율적으로 설계하려면 어떤 설계 방안이 있을지가 궁금해 집니다 ....

 

3D 이미지센서가 3D 이미지를 얻는 방식은 크게 양안 시각(Stereo Vision) 방식, 구조 광(Structured Light) 방식, 비행시간(Time of Flight) , 이하 ToF 방식으로 분류된다. 이중 ToF 방식은 거리 측정 방식에 따라 위상 차이를 이용하는 ‘간접 ToF(Indirect ToF, 이하 I-ToF)’와 시간 차이를 직접 측정하는 방식인 ‘직접 ToF(Direct ToF, 이하 D-ToF)’로 구분된다.

 

D-ToF 방식은 펄스 레이저를 사물에 조사해 반사된 펄스 신호들이 이미지센서에 도착하는 시간을 측정함으로써 물체까지의 거리를 탐지하는 방식이다. 수십 혹은 수백 미터 이상 떨어진 물체와의 거리도 측정할 수 있다는 매우 큰 장점을 가지고 있으나, 이를 위해서는 초고효율 특성을 제공하는 소자인 단광자눈사태다이오드(Single-Photon Avalanche Diode, SPAD)가 필수적으로 요구된다.

 

저의 라이다 설계시 가장 큰 고민은 VICSEL 송신부 어레이에서 어떤방식으로 어레이 형태의 빔을 타겟의 거리에 맞춰서 빔을 정확히 쏠수 있는지와 이렇게 VICSEL 레이져 빔을 쏜것이 광학렌즈부를 거쳐 라이다 수신부인 SPAD 이미지센서 (3D SPAD Image Sensor) 수신부 안으로 3 차원 오브젝트의 VICSEL 레이져 의 빔 데이터가 3D SPAD Image Sensor 에 정확히 상 이 맺히도록 수신 하려면 어떻게 광학렌즈부를 설계해야 하는지 이것 해결하는 방안을 찾기가 너무 어렵습니다 ...   

3D SPAD Image Sensor 에 정확히 상 이 맺히도록 수신 하려면 어떻게 광학렌즈부를 설계해야 하는지를 최근에 파악 성공했읍니다 ...  아직 라이다 성능 구현에 필요한 100 % 기술력 확보는 아니고 85 - 90 % 기술력확보에 성공했읍니다 ....

 

자동차 라이다 시스템의 전체 설계 구조를 이해하는데 성공했읍니다 ...  VICSEL 레이져 빔 부는 어떻게 구현하는지 ...  광학렌즈부는 또 어떻게 설계하는지 ...  SPAD 이미지 센서부는 또 어떻게 설계해야 자율주행차에서 라이다로 3 차원으로 물체 인식이 가능한지를 이해하는데 성공했읍니다 ...    하 아 ~~~   이거 실마리 푸는데 한 2 년 걸린것 같읍니다 ... 속 이다 시원하네요 ...  왼벽한 설계 안은 아니어도 85 % 정도의 설계 안의 설마리를 확실하게 풀었읍니다 ...   

 

아직 정식으로 사업화를 추진된것은 없구요 ...

사업화를 준비하는 스타트업 입니다 ....

 

제가 운영하는   일인기업   

일인기업 딥 네트워크 장석원

기업블로그 : https://videocodec.tistory.com/   제 기업블로그 사이트도 자세히 살펴봐 주시구요 ....

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