Light Detection and RangingLiDAR

기계식 LiDAR:
- 회전 거울/센서 어셈블리
- 360° 수평 시야
- Velodyne HDL-64E: 64채널, 120m 범위
- 단점: 크기, 비용, 내구성

솔리드 스테이트 LiDAR:
- MEMS 거울 또는 OPA (광학 페이즈드 어레이)
- 소형, 저비용, 내구성
- 제한된 시야각 (일반적으로 120° 이하)
- Luminar Iris, Innoviz ProX

FMCW LiDAR (주파수 변조 연속파):
- 속도 정보 동시 획득 (도플러 효과)
- 간섭 저항성 높음
- Aeva, Silc Technologies

import open3d as o3d
import numpy as np

# 포인트 클라우드 로드
pcd = o3d.io.read_point_cloud("scan.pcd")

# 다운샘플링 (Voxel Grid)
voxel_down = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)

# 법선 벡터 추정
voxel_down.estimate_normals(
    search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))

# DBSCAN 클러스터링 (물체 분리)
labels = np.array(voxel_down.cluster_dbscan(
    eps=0.3, min_points=10, print_progress=True))
max_label = labels.max()
print(f"포인트 클라우드에서 {max_label+1}개 물체 감지")

# 평면 분할 (도로 감지)
plane_model, inliers = voxel_down.segment_plane(
    distance_threshold=0.02, ransac_n=3, num_iterations=1000)
[a, b, c, d] = plane_model
print(f"도로 평면: {a:.2f}x + {b:.2f}y + {c:.2f}z + {d:.2f} = 0")

원시 포인트 클라우드
    ↓ 그라운드 제거
    ↓ 물체 클러스터링
    ↓ 3D 바운딩 박스 생성
    ↓ 물체 분류 (PointNet, VoxelNet)
    ↓ 추적 (칼만 필터)
    ↓ 경로 계획 입력