융합전자특강 2024-9-13

(주) 더원정보 

이호승 

leeho6788@google.com

강의자료 구글 드라이브 링크 공유 예정

6주 수업 후 중간기간 1번 쉬고 6주 수업 후 기말시험. 

 

끝날때 쯤 관련 내용 연습문제 출제해서 링크를 올릴 예정

문제 내에서 시험 출제

 

 

강사님 소개

-무선통신,자율주행.

 

더원정보: 지능형 cctv 설치 및 판매

담당업무: 프로젝트 기획

 

24년 창업성장기술개발사업

IoT기반의 기상정보 및 도로조명 센서정보 감응형 AI 클라우드 시스템

보급예정

 

담당업무: LAWAN(Low Power Wide Area Network) 

-short-range network: wifi(범위50m),zigbee(범위가 50m안),bluetooth(개인네트워크-범위10m-50m)-가격이 쌈. 

-cellular network:기지국 존재시 1k-10k 2G,3G,4G-가격이 비쌈 

>전력을 적게 사용하면서 멀리 이용하려고 만듦. 

(500m-10k)

 

많이 쓰는 통신 총 4가지 

LoRa(long range)-주파수 빠르게하여 노이즈에 강한 통신망 ,통신속도는 느린데 가격이 쌈. ex수도 자동 검침기-대구시에서 자가로라망 깔아서 무료로 이용가능. 대구 넘은 경북시에서는 로라망이 안깔려있어서 LTE Cat.M1을 설치해서 연동시키려고함.

Sigfox

LTE NE-IoT

LTE CatM1 주기적으로 데이터를 올려야하는경우 ex)의료기기 한달 5000원?> 1대가 100대의 로라망을 묶을 수 있도록함. 

 

특강내용: 자율주행차 개요.

역사

(~)

level2는 자율차가 아님. 

테슬라는 level2의 차를 개발하여 자율자동차라 홍보하면 팜. 일부 구간에서는 가능. 

 

자율차를 이야기하면 level를 따져야함. 

자동차 공학회에서 학문적으로 보는 단계는 level5가 존재함 완전자율차. 

 

현재 사용화된 자동차는 대부분 level2, 3가 많음. 

 

2주 특강발표 내용:자율 주행차 역사, 업체동향.

Navigant Reserach 2020

테슬라의 leve3,4입장에서 자율주행차가 가장 낮음 .사람이 개입해야해서 낮은 수준의 자율주행차

-라이더 센서를 쓰지 않고 카메라로만 제작.

Waymo: 구글이 만든차 , 위 뚜겅 센서를 달고 있음

현대:

토요타, 폭스바겐

 

3주차 특강 내용:자율주행 시스템 구성

자율주행:여러 서브 시스템이 상당히 복잡하게 구성된 시스템.

-센싱, 인지, 의사결정 등의 알고리즘, 하드웨어, 클라우드 

 

4주차 특강 내용: 위성항법시스템(GNSS)

자율차 제작시 믿을 수 있는 정보로 GPS이용

-localization

-GPS기술

 

5주차 특강내용: 정밀지도(HD-MAP)

gps로 고정된 지형으로 지도를 만듦

국토지리원에서 정밀지도 배포함

 

정밀지도에서 센서를 찍으면 고정된 물체의 위치를 알 수 있음. 

자율주행차의 시작: 정밀지도 위에 자율차를 올려놓고 시작.

오차가 크면 저항이 커서 흔들림> 속도를 줄여야함. 

 

회사마다 정밀지도를 수정하거나 업데이트를 하는 노하우를 가지고 있음. >시작이 쉬움

 

대구에도 자율차 2업체 정도 시범사업을 하고 있음. 

정밀지도를 만드는데 도움을 주는 센서가 라이더다.

 

6주차 특강내용: 거리센서의 종류, 원리

sonar,Radar, Lidar

-레이저 스캐너: laser Rader 원리를 이용한 비접촉식 거리 측정 센서 

-원리: 방출된 단일 레이저 펄스가 센서 범위 내에 존재하는 사물의 표면에 반사되어 돌아오는 시간을 거리로 환산

요즘 라이더는 cm단위로 측정하기 때문에 신뢰성이 있음. 

 

7주차 특강내용: 자율주행Lidar 센서 활용. 

HDL tm-64E 적용 사례(2007 DARPA Urban Challenge)

 

물리적으로 모터를 달아서 견고하지 않음. 

라이더를 이용함. >물체의 정밀하게 측정함으로 자율주행차 이용이 용이해짐. 

 

8주차 특강 내용: Camera 이미지 프로세싱. 

python Open CV, YOLOv3을 활요한 이미지 프로세싱.

-두가지를 이용해서 번호판 혹은 신호등을 읽는 sample을 할 예정. 코딩

 

9주차 특강 내용: 자율주행 Camera 센서 활용.

차선, 표지판, 신호등, 차량인지 예

-AI까지는 안넘갈 예정. 

카메라센서로 정보를 주고받는 방법. 

 

10주차 특강내용: V2X통신

-수성 알파시티.

 Vehicle to Everything(X)

인터넷에 붙어야 클라우드랑 통신할 수 있음.

5G통신망:  사람이 많은 곳에 가면 먹통이 된다. 차량의 통신망은 분리를 해줘야할 것으로 보임.

 

11주차 특강내용: 차량동역학

(시험..문제?)

-자동차의 수학적 모델링

저항값을 구하기 위한 모델링

3가지 point

1.~

2.~

3. 차의 무게 중심

 

12주차 특강내용: 차량제어. 

-종방향 제어, 횡방향 제어.

2가지 제어모델을 소개 및 사용에 대한 설명

-원운동시 자동차 특성에 따라 달라짐에 따라 도착하는 위치가 달라짐. .

 

속도제어-종방향제어

~-?횡방향제어

 

https://drive.google.com/drive/folders/1WGxgzkxwPO5tK9zGRpkOPACLci2KF9vr

0920 경북대특강 강의자료 - Google Drive