🚗 Day 1: LiDAR 기본 원리 (TOF, 스캐닝 방식) 이해

안녕하세요! ✨
자율주행차 4개월(120일) 학습 플랜의 첫 번째 주제는 바로 LiDAR(Light Detection and Ranging) 입니다.
자율주행차의 ‘눈’ 역할을 하는 핵심 센서 중 하나로, 오늘은 LiDAR의 기본 원리를 쉽고 흥미롭게 정리해드리겠습니다.

Day 1: LiDAR 기본 원리 (TOF, 스캐닝 방식)

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🔍 LiDAR란 무엇인가?

LiDAR는 레이저를 발사하고, 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리와 형태를 3차원으로 인식하는 센서입니다.
즉, "빛으로 세상을 스캔하는 기술"이라고 할 수 있죠.

자율주행차뿐 아니라 드론, 로봇, 지도 제작, 심지어 고고학 연구까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

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⏱ TOF(Time of Flight) 원리

LiDAR의 핵심은 TOF(Time of Flight) 입니다.

• 레이저를 쏨 → 물체에 닿고 반사 → 다시 센서로 돌아옴
• 이 과정에 걸린 시간을 측정하여 거리 = 빛의 속도 × 시간/2 로 계산합니다.

👉 덕분에 차량은 주변 물체까지의 거리를 실시간으로 정확하게 파악할 수 있습니다.

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🔄 스캐닝 방식

LiDAR는 단순히 한 방향만 보는 것이 아니라, 360도 회전하며 주변을 스캔할 수 있습니다.

• 회전형 LiDAR: 기계적으로 돌아가며 넓은 시야 확보
• 솔리드스테이트 LiDAR: 고정된 구조로 더 저렴하고 내구성이 강함

이 스캔 데이터를 모아 점군(Point Cloud) 이라는 3차원 지도를 생성하게 됩니다. (👉 내일 다룰 주제입니다!)

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📌 정리

• LiDAR는 자율주행차의 눈
• TOF 원리로 거리 계산
• 스캐닝 방식으로 주변을 360도 인식
• 생성 결과: 3D 점군 데이터

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💡 왜 중요한가?

카메라만으로는 어두운 밤이나 악천후에서 한계가 있지만, LiDAR는 거리·형태 인식에 강력한 장점을 가집니다.
그래서 테슬라처럼 카메라 기반만을 주장하는 기업도 있지만, 구글 웨이모나 현대차는 여전히 LiDAR를 주요 센서로 활용하고 있죠.

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🚀 다음 글 예고

다음 글에서는 [Day 2: 점군(Point Cloud) 데이터 구조 학습] 을 다룹니다.
LiDAR로 수집한 수많은 점들이 어떻게 3D 세상을 재현하는지 구체적으로 알아볼 거예요.

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