측정 센서 날씨 영향
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날씨 성능
환경 조건의 영향 정량화
인지 센서는 비, 눈, 안개와 같은 온갖 악조건의 환경에 노출됩니다. 특히 카메라나 라이다와 같은 광학 센서의 경우, 신호 전파에 미치는 영향으로 인해 거리 측정 정확도가 떨어지고 오탐지가 발생할 수 있습니다. 이러한 영향 요인들을 측정하고 검증하는 것이 필수적입니다.
실제 날씨 측정
저희 기상 시험 설비는 시정, 일조량, 강수량 크기 및 속도, 온도, 풍속 및 풍향 등과 같은 환경 매개변수를 측정하는 정밀 기준 센서를 갖추고 있습니다. 다양한 실제 조건에서 연중 내내 측정을 진행합니다. 시험 설비에는 여러 대의 카메라, 라이다 및 레이더 센서를 장착할 수 있습니다.
보정된 기준 목표물
센서의 시야에는 서로 다른 보정된 반사율을 가진 다양한 고정 목표물이 배치되어 있습니다. 또한, 일반적인 도로 표지판도 목표 영역에 설치되어 있습니다. 캠페인에 맞춰 맞춤형 목표물을 추가할 수도 있습니다. 센서 데이터에서 기상 조건의 영향을 분석하고 시뮬레이션에 이를 반영합니다.
완전 자동 녹음
측정은 완전히 자동화되어 있습니다. 기상 조건의 특정 임계값을 넘어서면 관측소는 기준 센서의 데이터와 함께 감지 센서 데이터를 자동으로 기록하기 시작합니다. 영상은 부분적으로 낀 안개를 측정하는 모습을 보여줍니다.
희귀 질환 측정
기상 시험대는 기상 챔버에서 재현할 수 없는 현상을 포함하여 실제 기상 조건을 측정합니다. 여기에는 눈뿐만 아니라 영상에서 보시는 우박 폭풍도 포함됩니다. 현장 테스트에서 우연히 이러한 현상을 접할 수도 있지만, 정확한 기준 데이터와 재현 가능한 목표 설정을 확보하기는 어렵습니다. 이는 오직 당사의 기상 시험대에서만 가능합니다.
데이터 집계 방식별 성능 곡선
하나의 측정 캠페인 동안 여러 달에 걸쳐 각 기상 조건별로 수백 건의 측정값을 종합합니다. 모든 측정값을 기반으로 각 센서의 기상 조건에서의 성능 곡선을 도출하며, 이때 목표물 탐지뿐만 아니라 대기 중의 오탐지 지점에도 중점을 둡니다. 카메라 이미지는 대비, 목표물 강도, 분산 및 신호 대 잡음비(SNR) 측면에서 분석됩니다.
