자율주행 7

[기능안전/Safety Function] ISO 26262에 대하여 (2)

1. 소개 및 배경 2. ISO26262 - Part 별 소개 2. ISO26262 - Part 별 소개 파트 이름 요구사항 1 Vocabulary 2 Management of Functional Safety 3 Comcept Phase 4 Product Development : System Level 5 Product Development : HW Level 6 Product Development : SW Level 7 Product and Operation 8 Supporting Process 9 ASIL - / Safety-oriented Analysis 10 Guideline on ISO 26262 2.1. Vocabulary [Part 1] 표준의 모든 부분에 적용 할 용어, 정의 및 약어의 어..

[기능안전/Safety Function] ISO 26262에 대하여 (1)

1. 소개 및 배경 2. ISO26262 - Part 별 소개 1. 소개 및 배경 1.1. 정의 ISO26262: ‘IEC 61508’ (전기전자장치 포괄적 기능 안전 규격 표준)으로부터 파생된 것으로, 자동차 분야(Automotive)의 특수성이 반영되도록 한 “자동차용 전기/전자(E/E) 시스템의 기능 안전성 및 개발 프로세스 국제 표준 ” ※ ISO: 국제 표준화 기구(International Organization for Standardization) ※ E/E: 전지 전자 시스템 (Electrical & Electronic) 1.2. 배경 Road Vehicle에 들어가는 E/E시스템이 더욱 많아지고, “ECU 의무 장착 강화,OEM-Tier1 간 차이 발생,SW 관련 사고,해외 자동차 업계 분..

[ROS 실무] 1. Package 생성 및 ROS1 -> ROS2 migration 과정

ROS1 PACKAGE 생성 [http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials] 1. 패키지 생성 #구조는 다음과 같음 -- catkin_ws (워크스페이스) > 패키지 > 노드 # You should have created this in the Creating a Workspace Tutorial $ cd ~/catkin_ws/src // 없으면 만들기 # 패키지 만들기 => catkin_create_pkg [depend1] [depend2] [depend3] $ catkin_create_pkg {패키지 이름} std_msgs rospy roscpp 2. 패키지 빌드 $ cd ~/catkin_ws $ catkin_make 1. ROS1 catkin_ws에서 본인 pkg를 가져온다 (ex> ..

PYTHON/ROS 2022.12.16

[ROS] 0. 설치 및 환경 설정 (+AUTOWARE)

1. 그래픽 드라이버 최신 버전 적용 $ nvidia-smi // 그래픽 드라이버 설치 확인, cuda 버전 뜨지만 무시해도 됨 $ nvcc --version // cuda 툴킷 설치 확인, Command 'nvcc' not found, but can be installed with: 명령어가 뜨면 설치안된것 Autoware.ai = Autoware 1.12 --> cuda 10.0과 호환 ▶ [확인] cuda 10.0 >= nvidia graphic driver 410 [ 이는 향후에 nvidia 자체가 업그레이드 되면 바뀔 수 있음 ] CUDA 사용하지 않으려면 3,4 과정 skip step 5 without cuda로 compile ▶ 선택) 기존 우분투에서 지원하는 그래픽 드라이버 제거 방법 (n..

PYTHON/ROS 2022.12.16

[자율주행] 인식 - Lidar

0. LiDAR [ Light Detection and Ranging] - 인식 뿐만 아니라 측위에서도 고도화하여 개발중 1. PointNet - 간단하고 효과적인 처리로 Point Clound의 Global Feature와 Local Feature 동시에 추출 - Point Cloud 데이터의 Unordered Data 특성을 고려하여 Shared MLP(Multi Layer Perceptron)로 Point의 Local Feature 추출 - Classification - Part Segmentation : 같은 객체라도 객체 내의 Element도 구분 - Semantic Segmentation - x,y,z에 대해서 취득 2. Point Cloud - 측정되는 point 마다 거리가 다르기 때문에,..

[자율주행] 인식 - 카메라 YOLO

0. 기본 설명 - Region Proposal : 객체가 있을 법한 영역을 미리 찾는 방식으로, 기존의 sliding window 방식보다 연산량이 적은 동시에, 효과적으로 객체를 탐지한다. - Anchor box - 입력 영상에 대해서 객체가 있을 법한 곳에 설정한 박스이며, 특정 영역을 포괄하는 박스에 객체가 있는지 없는지를 네트워크 학습을 통해 판단 1. 구조 GoogLeNet 을 이용한 feature extract를 차용한 것 Feature Exctract 후에 하나의 벡터로 만든 뒤, 이를 fully connected Layer를 거쳐 최종 출력 Inference 구조 : Bounding box - Classification [object] 로 되어있음 2. Bounding Box - Conf..

[자율주행] 측위 - GPS / GNSS / 칼만필터

0. ToD : Time of Departure / ToA : Time of Arrival LOS : Line of Sight / NLOS : Non Line of Sight 1. GPS (Global Positioning System) - PRN(의사 불규칙 잡음 ; Pseudo Random Noise)라는 Ranging Code를 사용하여, 랜덤하게 1과 -1이 있는 패턴을 활용. - PRN Code Chip의 개수를 알면 GPS신호가 GPS위성에서 송신되고 지상의 수신기로 도달하는데 소요된 대략적인 시간을 계산 가능 - 한 주기의 PRN코드는 노이즈와 같은 Pseudo Random한 패턴을 가지는 긴 주기의 코드이므로 한 주기 안에서 반복되는 패턴 없음 - 최소 4개의 위성신호 사용 - 이유는 3차..

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