Technologies

AEB Autonomous Emergency Braking System

단안카메라 AEB시스템

스페인의 Euro NCAP 테스트 기관인 IDIADA 에서 PLK의 단안카메라를 이용한 AEB-PD, AEB CCR 시스템을 평가 받아 통과하였습니다. PLK는 대상을 인식하고 제어부에 신호를
주는 역할을 하였습니다. 대상을 인식하여 정확한 시점에 제어시스템이 작동할 수 있도록 정보를 주는 것은 PLK 전방카메라의 높은 인식률을 증명하는 결과입니다.

센서퓨전 AEB 시스템


LKAS Lane Keeping Assist System

PLK는 LKAS를 구현하기 위해 전방도로를 인식하고 인식한 차선의 중심선을 따라 주행할 수 있도록 제어부에 신호를 주는 역할을 합니다. 카메라의 이미지 프로세싱을 기반으로
차선 폭, 차선상 차량의 횡방향 위치, 양측 차선까지의 거리 및 차선의 형태, 도로의 곡률 반경을 측정하며 이를 통해 곡선주로에서도 안정적으로 주행이 가능하게 합니다.
또한, 이와 같이 얻어진 차량의 위치와 도로의 정보를 사용하여 차량의 주행 궤적을 추정하고, 추정된 주행 궤적을 따라 차선을 변경할 수 있습니다. 이를 통해, 곡선주로 주행과
차선 변경을 정확하고 안정적이게 하여 자율주행에 필수적인 핸들제어 시스템을 구현할 수 있도록 합니다.


센서퓨전 Camera, Radar Sensor Fusion

PLK가 전문적으로 연구개발 하는 카메라센서는 다양한 물체를 동시에 인지하며 물체 판독이 가능합니다.
특히, 딥러닝 방식을 적용해 인식 대상을 구분해 내는 인지 능력을 향상시켰으며, 이는 자율주행 센서 중에 카메라 센서만이 구현할 수 있는 영역입니다. 또한, Radar로는
불가능한 도로면의 차선, 표지판 정보 등을 읽어낼 수 있다는 강점이 있습니다.

레이다 센서는 방사된 전기파의 반사시간을 계산해 물체를 인지하는 방식으로 기상환경, 밤과 낮에 상관없이 안정적으로 거리측정이 가능합니다.
카메라와 레이다 센서 퓨전을 통해 각 센서의 장점을 극대화 하여 기상조건, 조도의 제약을 받지 않고 안정적으로 거리를 측정하면서 앞차, 차선, 표지판, 보행자 등
인식대상을 구분하여 인식할 수 있습니다. 이는, 가장 적합한 시점에 제어 시스템을 작동할 수 있게 하기 때문에 자율주행에 필수적이며 비용대비 성능 고려 시,
가장 유망한 센서 솔루션 입니다.


지도연동

현재 운전자가 주행하고 있는 차로를 정확하게 파악하고 경로를 제안하는 매핑기술은 완전자율주행에 필수적인 기술입니다. PLK는 영상인식 카메라를 통해 차선, 신호등, 표지판
등을 인식하고 도로지도정보를 통합하여 GPS 정보를 초정밀화 할 수 있습니다. 도로위의 대상을 인식하여 차량으로부터 인식대상까지의 거리를 측정하고, 다중 차로에서
차선의 특성(색상 정보 및 점선, 실선 등 모양 정보) 을 바탕으로 횡방향 정보를 취득하여 주행 중 차로를 판단합니다. 이를 통해 실시간으로 현재 주행중인 위치를 파악하고
앞으로 진행할 경로를 제안할 수 있습니다.


V2X 통신

PLK는 차량간, 차량-사물인터넷(신호등, 관제센터 등) 간의 통신을 이용하여 각 차량에서 감지한 지역의 상황을 실시간으로 전달받는 기술을 개발하고 있습니다. 카메라 센서로
운전자 차량의 정확한 위치를 파악하고 통신을 통해 주행경로의 상황을 실시간으로 확인하여 사고나 교통체증 등의 상황 정보를 받아 더 나은 경로를 선택할 수 있게 도움을 줍니다.
또한 ADAS 기능을 통해 차선이탈, 앞차추돌, 보행자 추돌위험 등의 데이터를 공유하여 사고 발생 위험 요소를 미리 파악할 수 있게 합니다. 이러한 주행 빅데이터를 관제센터로
전송하여 운전자의 운전성향을 분석하거나 특정장소에서 발생하는 사고유형을 분석하여 운전자에게 미리 경고하거나 사고를 예방할 수 있는 시스템을 도로에 구축하는 등 다양한
활용이 가능합니다.