[모노뎁스] 카메라로 거리를 측정하는 법: 자율주행 비전, 기하학 보정 가이드 4편

컴퓨터비젼3편

왜 자율주행은 단안 모노뎁스(Monocular Depth)에 집중하는가? 지난 시간 자율주행 인지(Perception) 시스템의 핵심 목표는 “내 차량 전방의 장애물이 정확히 몇 미터(m) 앞에 있는가”를 오차 없이 파악하는 것입니다. 전통적으로는 고가의 라이다(LiDAR)나 두 개의 렌즈를 사용하는 스테레오 카메라(Stereo Camera)를 통해 시차(Disparity) 기반의 삼각측량을 수행해 왔습니다. 하지만 라이다는 수천만 원을 호가하는 하드웨어 비용과 악천후(비, 눈, 안개) 시 난반사 문제가 … 더 읽기

[완벽 해부] 자율주행 카메라 거리 측정 원리: 테슬라는 어떻게 라이다 없이 거리를 알까? 이론 3편

자율주행 카메라 거리 측정 원리 시각화

안녕하세요! 지난 파이토치로 만들어본 내용에 이어서 이번에는 최근 자율주행 기술이 발전하면서 가장 뜨거운 감자로 떠오른 것은 바로 센서의 선택입니다. 수천만 원에 달하는 라이다(LiDAR) 센서 없이, 오직 카메라만으로 완벽한 자율주행을 구현하려는 시도들이 이어지고 있습니다. 그렇다면 평면적인 2D 이미지만을 받아들이는 카메라는 도대체 어떻게 전방 차량과의 3차원 거리를 알아내는 것일까요? 오늘은 최신 모빌리티 기술의 핵심인 자율주행 카메라 거리 … 더 읽기