Tech Knowledge Note

안녕하세요! ✨앞서 Day 9에서는 Radar와 LiDAR 데이터를 비교하며 두 센서의 장단점을 살펴봤습니다.오늘은 실제 실습 단계로 들어가 ROS2 환경에서 Radar 센서 플러그인을 활용하는 방법을 알아보겠습니다.🔍 ROS2에서 센서를 다루는 이유ROS2(Robot Operating System 2)는 자율주행 연구와 로봇 시스템 개발의 표준 플랫폼입니다.Radar 센서를 ROS2에 연결하면:실시간 데이터 토픽(/radar_points, /radar_scan)을 통해 거리·속도 정보 수집RViz2를 통한 시각화다른 센서(LiDAR, 카메라)와 융합 가능👉 즉, ROS2를 활용하면 Radar 데이터 실험 → 센서 융합 → 자율주행 알고리즘 적용까지 한 번에 이어갈 수 있습니다.⚙️ Radar 플러그..

안녕하세요! ✨앞서 Day 8에서는 Python으로 Radar 거리·속도 추정 시뮬레이션을 해봤습니다.오늘은 자율주행차의 핵심 센서인 Radar와 LiDAR 데이터를 비교하면서 두 기술의 장단점을 정리해보겠습니다.🔍 Radar와 LiDAR의 공통점둘 다 주변 환경을 인식하는 센서물체의 위치와 거리를 탐지할 수 있음자율주행차에서는 단독이 아닌, 센서 융합(Sensor Fusion) 방식으로 함께 사용📊 Radar vs LiDAR 비교표 구분RadarLiDAR원리전파(Radio Wave) 반사 분석레이저(Laser) 반사 분석거리 측정수백 미터까지 가능수십 ~ 수백 미터, 정확도 높음속도 측정Doppler 효과로 속도 측정 가능속도 측정은 직접 불가(추가 알고리즘 필요)해상도낮음 (물체 형태 파악 어려움..

안녕하세요! ✨앞서 Day 7에서는 Radar 신호 처리 흐름(송신, 반사, 수신) 을 살펴봤습니다.오늘은 Python을 활용해 간단한 Radar 거리·속도 추정 시뮬레이션을 직접 구현해보겠습니다.🔍 Radar 거리와 속도 계산 원리Radar는 전파 신호를 발사 → 반사파 수신 → 두 신호 비교 과정을 통해거리: 신호가 왕복하는 시간(Time Delay)속도: 주파수 변화(Doppler Shift)를 계산합니다.👉 실제 자동차 레이더는 복잡한 신호 처리 알고리즘을 사용하지만, 오늘은 Python으로 단순화된 시뮬레이션을 해봅니다.⚙️ Python 시뮬레이션 예제 📌 코드 설명송신 신호: 77GHz 레이더 신호 생성반사 신호: 거리(시간 지연)와 속도(도플러 효과) 반영비트 신호: 송신·수신 신호 곱..