Multi-Channel LiDAR Performance Evaluation for AI Training

인공지능 학습 영역은 매핑, 위치 파악, 물체 감지와 같은 인식 작업을 위해 영상기반 접근에서 3D LiDAR 센싱까지 확장되고 있다. 이로 인해 여러 경쟁 제조업체가 새로운 센서를 정기적으로 출시하면서 LiDAR 제조 산업이 빠르게 성장하고 있다. 이로 인하여 거리, 해상도, 시야각, 가격대 등 각기 다른 특성을 가진 다양한 LiDAR가 출시됨에 따라 각 제품의 특성과 성능을 보다 심층적으로 비교하는 것이 필요해졌다. 이 연구에서는 인공지능 학습과 자율주행에 일반적으로 사용되는 Multi-channel LiDAR를 비교하여 성능을 평가하기 위한 몇 가지 지표를 설정했다. 특정 LiDAR의 다양한 미해결 문제를 정성적으로 확인했다. 정적, 동적 환경에서 LiDAR 패턴과 누적된 포인트 클라우드의 정확도와 정밀도를 평가했다. 실제 활용을 고려하여 보행자와 벽면을 추가 관심 타겟으로 활용하여 인공지능 학습에 영향을 미치는 군집도를 평가하였다. 이러한 LiDAR에 대한 철저한 평가는 인공지능 학습에 대한 적용 가능성을 직접 계수를 진행하여 확인하였다.