멀티 LiDAR 어노테이션: 복잡한 센서 구성 처리하기

섹션별 상세

01

멀티 LiDAR 구성은 단일 센서 대비 3~10배 많은 원시 포인트 클라우드 데이터를 생성하며, 데이터 양보다 데이터 처리 방식에 따라 어노테이션 비용이 결정된다.

02

캘리브레이션 기반 파이프라인은 센서 간 좌표계를 정렬하여 어노테이션을 자동으로 전파하며, 이를 통해 중복 및 고스트 어노테이션을 30~50% 감소시킨다.

03

150m 이상의 장거리 LiDAR 데이터는 희소한 포인트, 고속 주행 시 모션 왜곡, 기상 조건에 따른 노이즈 등 특수한 엣지 케이스를 포함한다.

04

성공적인 멀티 LiDAR 데이터셋은 센서 간 일관성, 시간적 연속성, 명확한 규칙 기반의 센서 우선순위 정책을 통해 확보된다.

05

프로덕션 규모의 데이터셋 구축 시, 2D 기반 도구를 개조한 방식보다 3D 포인트 클라우드 전용 플랫폼과 관리형 어노테이션 인력을 활용하는 것이 효율적이다.

라이다(LiDAR): — 레이저를 발사하여 반사되는 시간을 측정해 거리와 3D 형상을 파악하는 센서. 자율주행 차량의 주변 환경 인지를 위한 핵심 장치.
센서 퓨전(Sensor Fusion): — 여러 센서(LiDAR, 카메라, 레이더 등)에서 수집된 데이터를 통합하여 단일 센서보다 정확하고 신뢰성 높은 환경 인식을 수행하는 기술.
포인트 클라우드(Point Cloud): — 3D 공간의 점들로 구성된 데이터셋. LiDAR 센서가 주변 환경을 스캔하여 생성하는 원시 데이터 형태.
캘리브레이션(Calibration): — 여러 센서의 좌표계를 하나의 기준 좌표계로 일치시키는 과정. 센서 간 데이터 정합성을 유지하여 퓨전 데이터의 정확도를 결정하는 필수 단계.