Tech Knowledge Note

안녕하세요! ✨앞서 Day 3에서는 RViz를 통해 LiDAR 데이터를 시각화했었죠.오늘은 한 단계 더 나아가 Python을 활용해 LiDAR 데이터를 이용한 장애물 거리 측정을 직접 실습해보겠습니다.🔍 장애물 거리 측정의 개념LiDAR는 주변 환경을 수많은 점군(Point Cloud)으로 표현합니다.이 점들 중 특정 방향(예: 전방 0~10도)에 존재하는 점까지의 최소 거리를 계산하면, 장애물과의 실제 거리를 구할 수 있습니다.👉 이 개념은 충돌 방지, 경로 계획, 주차 보조 등 자율주행의 핵심 기능과 직결됩니다.⚙️ Python으로 간단한 실습하기여기서는 numpy 와 matplotlib 를 사용해 LiDAR 데이터를 처리하는 예제를 소개합니다.python import numpy as np imp..

안녕하세요! ✨앞서 Day 1에서는 LiDAR 기본 원리, Day 2에서는 점군(Point Cloud) 데이터 구조를 살펴봤습니다.오늘은 직접 데이터를 눈으로 확인할 수 있는 ROS2 환경에서의 LiDAR 데이터 시각화 (RViz 실습) 을 다뤄보겠습니다.🔍 왜 RViz를 사용하는가?RViz는 ROS(Robot Operating System)에서 제공하는 강력한 시각화 툴입니다.LiDAR를 비롯한 각종 센서 데이터(카메라, IMU, GPS 등)를 2D/3D로 보여주기 때문에,LiDAR 데이터가 올바르게 들어오는지 확인장애물과 환경 구조를 직관적으로 이해SLAM, 자율주행 알고리즘 테스트에 활용👉 RViz는 자율주행 연구자들의 필수 도구라고 할 수 있습니다.⚙️ ROS2 환경 설정RViz 실습을 위해서..

안녕하세요! ✨어제는 Day 1: LiDAR 기본 원리를 통해 TOF(Time of Flight)와 스캐닝 방식을 알아봤습니다.오늘은 LiDAR가 만들어내는 결과물인 점군(Point Cloud) 데이터 구조에 대해 공부해보겠습니다.🔍 점군(Point Cloud)이란?점군(Point Cloud)은 수많은 3차원 좌표점들의 집합입니다.LiDAR 센서가 발사한 레이저가 물체에 부딪히고 돌아오는 시간을 측정해 얻은 거리 정보가 3차원 좌표로 변환되고, 이 점들이 모여 주변 환경의 3D 모델을 구성합니다.예를 들어, 도로 위에서 LiDAR가 자동차를 비추면, 그 자동차의 외형을 이루는 수천~수백만 개의 점들이 모여 하나의 3D 형태를 형성하게 됩니다.🧩 점군 데이터 구조점군 데이터는 보통 아래와 같은 구조로 ..