자율주행 · 데이터 엔지니어링
센서 로그를 질의 가능한 주행 데이터로 바꿉니다
라이다·카메라·레이더가 쏟아내는 원시 로그를 시간 동기화하고, 좌표계를 맞추고, 컬럼형으로 쌓습니다. 인지 모델과 분석이 실제로 꺼내 쓸 수 있는 형태가 될 때까지가 제 일입니다.
위 그림은 지금 제가 만들고 운영 중인 프로젝트들의 연결 상태입니다. 밝을수록 최근에 손댄 것이고, 잠긴 노드는 비공개 저장소라 제목만 남겨두었습니다.
여기서 볼 수 있는 것
AUTONOMY
실시간 라이다 퍼셉션 씬
포인트 클라우드·스캔 링·바운딩 박스·차량 텔레메트리를 브라우저에서 직접 돌립니다. 엔진 없이 손으로 짠 렌더러입니다.
TOOLS좌표계 변환기
KITTI·nuScenes·Waymo·ROS는 어느 축이 앞인지, heading 이 어디서 시작하는지가 전부 다릅니다. 두 규약을 고르면 같은 차를 서술하는 두 벌의 숫자와 변환 행렬, 그리고 그 사이를 건너는 코드를 보여줍니다.
LOG자율주행 인지 시리즈
좌표계와 회전 같은 기초부터 캘리브레이션·3D 검출·점유 격자·궤적 예측까지, 인지 파이프라인을 순서대로 정리한 글입니다.
자율주행 시리즈
- 01[자율주행] 씬 데이터란 무엇인가 — 여러 센서가 '한 장면'을 함께 기록하는 법
- 02[자율주행] 센서 캘리브레이션 — 좌표계를 맞추지 못하면 아무것도 맞지 않는다
- 03[자율주행] 3D 데이터 표현 — 포인트 클라우드부터 복셀·BEV까지
- 04[자율주행] 차선 검출과 온라인 맵 — 차가 '길'을 이해하는 법
- 05[자율주행] 3D 객체 검출(3DOD) — 세상을 3D 박스로 읽기
- 06[자율주행] 점유 예측(Occupancy) — 박스로 안 잡히는 세상을 다루는 법
- 07[자율주행] 궤적 예측(Trajectory) — 남들이 '어디로 갈지' 읽기
- 08[자율주행] 자율주행 시각화 — 페타바이트를 눈으로 보는 도구
- 09[자율주행] 3D 기하 기초 — 좌표계·회전·yaw, 그리고 쿼터니언
- 10[자율주행] 로그 데이터와 포맷 — rosbag에서 MCAP, 그리고 컬럼형까지