Tech Knowledge Note

안녕하세요! ✨앞서 Day 6에서는 Radar의 기본 원리(FMCW, Doppler 효과) 를 다뤘습니다.오늘은 한 걸음 더 나아가 Radar 신호 처리 흐름을 단계별로 정리해보겠습니다.🔍 Radar 신호 처리의 3단계Radar는 기본적으로 송신(Transmit) → 반사(Reflection) → 수신(Receive) 과정으로 동작합니다.이 단순한 흐름 속에 수학과 신호 처리 기술이 결합되어, 거리·속도를 정밀하게 측정할 수 있습니다.📡 1단계: 송신 (Transmit)Radar는 특정 주파수 대역(예: 24GHz, 77GHz)을 가진 전파 신호를 발사합니다.FMCW 방식에서는 주파수를 시간에 따라 선형적으로 변화시켜 보냅니다.송신 신호는 공기 중을 이동하며 물체에 부딪힐 준비를 합니다.👉 이 과정..

안녕하세요! ✨앞서 Day 5에서는 LiDAR 데이터 전처리(노이즈 제거, 다운샘플링) 를 다뤘습니다.오늘은 자율주행차에서 LiDAR와 함께 중요한 역할을 하는 Radar 센서의 기본 원리를 알아보겠습니다.🔍 Radar란 무엇인가?Radar(Radio Detection and Ranging)는 전파(Radio Wave) 를 발사한 뒤, 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 분석해 거리와 속도를 측정하는 센서입니다.👉 자율주행차에서는 특히 앞차와의 거리 유지, 속도 측정, 충돌 방지 시스템에 필수적으로 사용됩니다.📡 FMCW Radar의 원리자율주행에서 가장 널리 쓰이는 레이더는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 방식입니다.주파수를 조금씩 변화시키는 연속파(FM 신..

안녕하세요! ✨어제는 Day 4: LiDAR로 장애물 거리 측정 Python 실습을 통해 전방 장애물까지의 거리를 계산해봤습니다.오늘은 한 단계 더 나아가, LiDAR 데이터를 더 깨끗하고 효율적으로 사용하는 방법, 바로 데이터 전처리를 다뤄보겠습니다.🔍 왜 전처리가 필요한가?LiDAR는 매우 정밀한 센서이지만, 현실 데이터에는 다음과 같은 문제가 존재합니다.노이즈(Noise): 먼지, 비, 눈, 반사체 때문에 잘못된 점이 발생데이터 과다(Overload): 초당 수십만 개의 점이 쏟아져 나오므로 처리 속도 저하👉 따라서 노이즈 제거와 다운샘플링은 자율주행 연구와 실제 적용에서 반드시 필요한 단계입니다.🧹 1. 노이즈 제거 (Noise Filtering)노이즈 제거는 의미 없는 점을 걸러내는 과정입..