레이스 트랙의 인공 눈

자율주행 경주는 최고의 자율주행 경주용 자동차를 개발하기 위해 경쟁하고 있는 전 세계 공대 학생들 사이에서 인기를 얻고 있는 스포츠입니다. 이 고도의 기술 경쟁에서 아슬아슬하게 1위와 2위를 가르는 기준은 랩 타임과 최고 속도입니다. 이때 성공을 결정짓는 가장 중요한 기술은 머신비전입니다.

애플리케이션

그리스 테살로니키 지역의 학생 팀인 Aristurtle은 유럽 전역의 포뮬러 학생 대회 참가를 위한 경주용 전기 자동차를 설계 및 제작하고 있습니다. Aristurtle은 지난 2년 동안 포뮬러 학생 대회에서 운전자를 대체하기 위해 전기 자동차에 통합할 완전 자율 시스템을 개발해 왔습니다.

운전자가 없는 완전 자율주행 경주용 자동차는 트랙 경계와 트랙 조건을 식별하기 위해 효율적인 최첨단 머신 비전 하드웨어 및 소프트웨어가 필요합니다. 또한 이러한 비전 시스템은 보통 플라스틱 콘으로 표시되는 트랙 마킹을 정확하게 감지하여, 최적의 가속 및 감속을 계산하고 제동 지점과 완벽한 코스를 지정하기 위한 신뢰할 수 있는 정보를 제공해야 합니다. 입력된 정보를 통해 학습하는 독립적인 머신 러닝 시스템을 사용하면, 이러한 정보를 통해 속도와 방향 조작을 보다 세밀하게 제어하여 최고의 주행 성능을 지원할 수 있습니다. 이러한 최첨단 기술을 조합하면 운전자가 조작하는 자동차를 훨씬 능가하는 더 빠른 랩 타임, 더 뛰어난 주행 거리, 타이어 관리가 가능합니다.

과제

이 애플리케이션에서 가장 어려운 과제는 모든 기상 조건에서 콘을 식별하는 동시에 머신 러닝 알고리즘에 공급할 고해상도 이미지 품질을 유지하는 것입니다. 카메라는 소프트웨어로 처리해야 하는 트랙 이미지의 캡처를 담당합니다. 주요 목표는 콘(트랙 경계), 트랙에서 차량의 지리적 위치, 기타 장애물을 빠른 속도로 신뢰도 높게 식별하여 경주용 자동차의 가속, 감속, 방향을 제어하는 것입니다. 또한 이러한 비전 시스템은 복잡한 구조에 쉽게 통합할 수 있어야 하기 때문에 작고 가벼운 카메라를 사용하는 것이 좋습니다.

솔루션

Aristurtle은 JAI Go 시리즈 카메라 2대를 Thetis라는 이름의 자율 경주용 자동차의 메인 후프 아래에 서로 비스듬히 배치하여 설치했습니다. 이 2대의 카메라는 객체 감지 애플리케이션을 위한 신경망 모델에 이미지 데이터를 공급하기 위해 사용되었습니다. 우천 시에도 테스트와 경기에서 사용할 수 있도록 카메라 보호를 위해 방수 케이스를 제작하였습니다.

특장점

크기와 무게는 경주용 차량 설계에서 중요한 매개변수입니다. Aristurtle 팀은 경주용 자동차에 통합하기 위해 가볍고 작은 크기의 JAI Go 시리즈 카메라를 선택했습니다. 카메라가 고속으로 작동하고 떨릴 수 있기 때문에, 롤링 셔터 카메라 대신 공간 왜곡이 없는 글로벌 셔터를 선택해야 했습니다. JAI의 Go 시리즈 카메라는 이러한 글로벌 셔터를 지원할 수 있었습니다. 또한 Go 시리즈 카메라는 아날로그 이득 제어 및 기타 기능을 통해 원하는 FOV와 적절한 초점 거리에서 최상의 이미지 품질을 제공할 수 있어 이 애플리케이션을 위한 완벽한 선택이었습니다.

카메라

Go 시리즈 카메라는 29 x 29 x 41.5mm(렌즈 마운트 제외)의 작은 크기, 46g에 불과한 가벼운 무게, 견고한 하우징 및 최대 80G 충격 등급, 최대 10G 진동 등급, 180,000시간 이상의 MTBF 등급을 통한 안정적인 성능으로 Aristurtle 팀에 최고의 솔루션을 제공했습니다. 또한 편리한 플러그 앤 플레이를 지원하는 USB3 비전 인터페이스와 매력적인 기능들 역시 JAI의 카메라를 선택하게 된 이유였습니다.