Proprioceptive sensors
IMU
Intertial measurement unit
- Linear acclerator(선형 가속도 측정)센서와 Angular gyroscope(각속도 측정) 센서가 혼합된 센서
- Spring-damper system의 원리를 이용
- Optical system - 차랑용IMU
- MEMS - 스마트폰 및 소형 디바이스 IMU
장점
- Computer grade 제품은 저렴한 편(자동차는 동일 성능에 저렴하지 않음)
- 높은 sensitivity
- 높은 FPS(100~4000HZ)
단점
- 엄청나게 빠른 drift 누적
- 보정을 위해 Camera/LIDAR/GNSS 와 함께 사용
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/98256658-d548-485e-b1ff-6753f75c264d/image.png)
Wheel encoder
바퀴의 회전량 (RPM)과 이동량(=바퀴의 회전량 * 바퀴의 둘레)을 측정하는 센서
장점
- 자동차에는 기본적으로 탑재
- 로봇, 드론 자율주행에도 제어를 위해 센서가 탑재되어 있음
- 자동차의 위치추정을 위한 Dead Reckoning 알고리즘에 많이 사용됨
단점
- Odometry를 할 시 drift에 약함
- 바퀴가 헛도는 경우 잘못된 센서의 값이 생길 수 있음
- 바퀴의 둘레가 주행 중 자주 바뀜(탑승자의 무게, 코너링, 바람빠짐, 마찰열로 인한 타이어 팽창 등)
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/bface33e-7e75-426f-9e77-a3851f86190b/image.png)
Exteroceptive sensors
GNSS
Global navigation satellite system
비콘 기반의 위치 추정 센서
다수의 비콘에 대한 통신시간 차이를 이용하여 비콘-로봇의 거리를 구하고, 삼각측량을 통해 Localization 수행
Ego-motion을 추정하기 때문에 proprioceptive sensor 같지만, 외부 비콘을 이용하기 때문에 exteroceptive sensor임
나라마다 시스템이 다르다
- GPS(USA), GLONASS(Russia), BeiDou(China), Gallileo(Europe), KPS(Korea - 2035 목표)
장점
단점
- 부정확함(10~20m 오차)
- RTK-GPS, DGPS를 사용할 경우 오차는 cm 단위로 내려옴(가격이 억대임)
- 고층빌딩 사이에서 multi-path 문제
- 실내/지하 사용 불가능
- KPS가 아직 없다
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이미지 출처 : https://www.everythingrf.com/community/what-is-the-difference-between-gnss-and-gps_58
UWB Beacon
GPS와 상당히 유사함
- 사용 환경에 Beacon 설치 + Beacon과의 소통을 통해 위치 추정
장점
- cm 단위의 정밀도로 위치를 추정할 수 있음
- 타 무선 신호로부터의 간섭에 강함
단점
- 특정 재질의 벽에 신호가 막힐 수 있음
- 전력 소모가 높음
- 다수의 수신기를 설치해줘야함
- 장거리에서는 동작이 어려움
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/c42a895e-0828-41bd-8c5e-7d28d9878a37/image.png)
Motion capture(Mo-cap)
적외선 레이저와 반사 마커를 이용해 위치를 추정하는 시스템
장점
- mm단위의 고정밀 위치 추정이 가능
- 고성능 시스템의 경우 120+FPS로의 위치 추정이 가능
단점
- 다수의 고가 카메라를 설치해야함
- 특정 각도에서 반사 마커가 가려지는 경우 위치 추정이 어려울 수 있음
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/47990e3a-009f-4b2b-8159-8916d9053a2f/image.png)
LIDAR(Light detection and ranging sensors)
적외선 레이저를 쏘고 반사 시간을 측정하여 거리를 추정하는 센서
- Time-of-flight(ToF), Phase shift, Frequency modulation 레이저 방식
- Mechanical scanner, Solid state scanner, Flash LIDAR 스캐닝 방식
주변 환경을 3D point cloud 형태로 바로 알 수 있음
장점
- Exteroceptive 센서 중 가장 정확한 편
- 자율 주행을 라이다는 100m 유효거리 가짐
- 빛의 파장이 일어나지 않기 때문에 낮/밤 사용 가능
- 동일한 device로 인한 간섭 제외
단점
- 비싸다
- 카메라에 비해 resolution이 낮음
- 눈/비/안개 등 날씨의 영향을 받음
- Multi-path 문제
- Solid-state LIDAR의 경우 여러 방향으로 탑재 필요
- 동일한 제품군의 라이다 레이저가 겹치면 문제 발생
- 가까운 거리의 물체의 밀도는 높게 멀리있는 물체의 밀도는 낮게 나와 알고리즘 설계 어려움
- 고여있는 물웅덩이나 반사판에 의해 잘못된 측정 가능
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/9a1061b8-232a-4664-a743-541fe686033a/image.png)
RADAR(Radio detection and ranging sensor)
반사되어 돌아오는 전파를 측정하여 radial 거리를 재는 센서
Doppler 효과를 이용해 이동중인 물체의 속도 추정 가능
전파의 종류를 바꿈으로써 near-range와 far-range 선택 가능
장점
- 날씨 영향 X
- 타 센서에서는 얻지 못하는 속도 값 추정 가능
- 에러들만 처리해주면 아주 좋은 센서
단점
- 작은 물체들은 detection 실패
- LIDAR 보다 낮은 resolution
- Multi-path 문제
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/84e496c6-f39a-4dd0-8e65-c8e597f3ec2f/image.png)
Ultrasound
초음파를 이용 - RADAR와 동일
장점
단점
- 물체의 형태를 잘 추정하지 못함
- 그렇기 때문에 Distance 센서로 활용
- 노이즈가 많다
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/381f3a76-2bc1-4d6b-a480-edd12cbc06fd/image.png)
Camera
광센서를 이용해 빛 신호를 받고, debayering 프로세스를 통해 RGB 색 재구성
장점
- 저렴함
- 좋은 성능 - Dense data, Texture, Color, High-FPS
- 렌즈 교환을 통해 시야각 연장 가능
- 사람이 보는 시야와 가장 유사함
- 시각화를 하기 가장 좋은 데이터이다
단점
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/4d83e20b-33ac-4c2e-b955-0108164d818f/image.png)
Camera + Fiducial Marker(인위적으로 만든 패턴 마커)
Fiducial marker를 바라보고 있을 때, 카메라의 위치를 추정하는 방법
- Fiducial marker의 크기를 알고 있어야 함
장점
단점
- 다수의 Fiducial marker를 설치/관리 해야함
- 조명의 영향을 받음
- 외부적인 요인에 의해 Marker가 훼손 될 수 있음
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/57842e0a-758c-4ab0-b522-51c4033ca61e/image.png)
이미지 출처 : https://www.tangramvision.com/blog/reverse-engineering-fiducial-markers-for-perception
적외선 Camera + Reflective marker
천장에 부착된 반서 마커를 바라보고 있을 때, 적외선 카메라의 위치를 추정하는 방법
- 적외선은 IR emitter을 통해 방출함
- 서빙로봇에서 많이 사용됨
장점
- 조명 변화에 민감
- 증강현실(로보틱스 용도)로 쓰기 적합함
단점
- 다수의 Fiducial marker를 설치/관리 해야함
![](https://velog.velcdn.com/images/gks970113-woo/post/7cab125b-34d3-41ce-8308-f5cd60413177/image.png)
이미지 출처 : https://schulich.ucalgary.ca/labs/position-location-and-navigation/files/position-location-and-navigation/lakhani2013_conference_a.pdf
Microphones
공기의 진동을 transducer 센서를 통해 전기 신호로 변환하는 센서
여러개의 마이크를 통해 소리의 근원에 대한 위치를 계산 가능
장점
- 유일하게 소리 정보를 사용하는 센서
- 저렴한 가격
단점
- Geometry가 부정확함(위치 추정이 쉽지 않음)
- 잡음이 심함
- 사용자가 없음
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