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- 자율주행센서 (자동차산업 3부) [ANSYS SPEOS]광학설계 활용사례

집들이선물추 2022. 5. 2. 18:29

 

안녕하세요 유니크솔루션 유니!! 입니다.

광학설계 활용사례를 포스팅하였으며, 자동차 산업에 대한 3차 포스팅 진행합니다!!

2부를 보시지 않으신 분은 아래 링크를 확인하시기 바랍니다.

https://blog.naver.com/uniquesolution/222110486829 안녕하세요! 유니크솔루션 유니입니다.광학설계 활용 사례를 선보이고 있는데, 자동차산업의 경우 총 3부... blog.naver.com 1부에서는 자동차 외장 램프 사례 2부에서는 자동차 인테리어 사례를 소개하고,

제3부에서는, 각종 센서나 광해석이 필요한 부품 사례에 대해 이야기합니다.

우선 센서류로 말하자면, 자동차 안에는 많은 센서가 장착이 되어 있는 것입니다.

카메라, 라이더, 울트라소닉, 레이더 크게 4가지로 볼수 있어요!!

이러한 센서를 바탕으로 4차 산업의 한 축을 가진 자율 주행의 핵심 부품이 센서입니다.

출처 : 엔비디아 블로그 중 SPEOS라고 해석할 수 있는 부품은 Camera와 Lidar입니다

카메라 분석에 대해서 먼저 말씀드리면, 렌즈 설계는 렌즈 가공업자용 포스팅이기 때문에, 배제하고 카메라 해석에 관해서만 말하겠습니다!

자동차 카메라 하면 제일 먼저 떠오르는 게 있지 않습니까?후방 카메라입니다후방카메라도 TEST를 통과하면 부품인증을 할 수 있다는거 아시나요?

NHTSATEST(일본 내에서는 닛챠테스트라고 합니다)를 진행하고 있습니다.이 시험은 당연히 통과해야 합니다.

카메라 보정전(뒤틀림이 심한) 이미지 보정 평가까지 실시합니다.

실제 Post Process에 의한 왜곡곡을 없앤 이미지 작업, 현재 보신 이미지는 스피어스에 의한 해석 결과라고 보시면 됩니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

즉, 카메라에 대한 사전 모델링과 InputData만 있으면 광해석을 진행하여 실제로 어떤 모습으로 디스플레이가 진행되는지 확인할 수 있습니다.

그러면 Input Data는 뭐가 필요할까요?

화면에서 보시는 바와 같이 카메라의 Focallength, Imager distance, F-number, 가로 세로 FOV, Transmittance, Distortion 값까지 입력할 수 있으며,

수광부에는 센서의 크기와 Color 에 대한 Data 를 입력할 수 있습니다.

자동차 카메라 부품 회사라면 반드시 진행해야 할 Test를 SPEOS를 통해 Digital Mock-up으로 시도해 보는 것이 좋습니다.

두 번째 센서 Lidar입니다Lidar는 거리를 측정하는 부품입니다!! 자율주행의 핵심부품입니다.

물론 테슬라 차종에는 라이다를 안 쓴다고 하는데 왜 안 쓰는지 이해가 안 가...

이건 제 의견입니다만, 이전 2~3년 전까지는 Lidar의 단가가 매우 높았는데 기술혁신으로 인해 지금은 매우 저렴해졌고 국내에서도 기술개발이 완료된 것으로 알고 있습니다.

그럼 SPEOS 에서는 어떻게 해석되냐구요!!

카메라 시뮬레이션과 마찬가지로 도로에 대한 모델링과 센서 Input Data만 있으면 해석이 가능합니다.즉, 거리가 판단되는 것입니다!!

컬러별로 거리가 확연히 알 수 있어요.

Input Data에서는

파장대, 광원의 Intensity, 광원의 Energy값, 수광부의 크기와 Transmittance, FocalLength, Pupil, 가로 세로 FOV

를 Data로 입력시킬 수 있습니다.

또한 자동차 페인트의 적외선 반사율을 고혈압 Lidar 성능도 시뮬레이션 할 수 있습니다.

테슬라 자동차는 흰색 컨테이너를 인지하지 못해 사고가 발생했지요?

영상이 제가 했던 말을 다 찍어주네요!!

스피어즈에서 카메라와 라이더 센서류에 대해 시뮬레이션을 할 수 있다고 했습니다.

부품 제조사가 렌즈를 직접 만드는 것은 아니기 때문에 렌즈에 대한 또는 센서에 대한 SPEC만 알고 있으면 사전 TEST 검증을 할 수 있어요!!

가장 중요한 부분은 정확도가 좋다는 겁니다.

이상 유니였습니다.

 

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