시각장애인을 위한 장애물 탐지용 스마트조끼 - (2) 사용 기자재와 당위성

 

1. LiDAR 센서

 

 

무슨 센서를 사용하여 거리를 측정할 것인지에 대한 고민이 많았다.

 

나는 라이다 센서, 레이다 센서, 초음파 센서, 레이저 포인터 등의 다양한 것들을 생각하고 팀원들과 토의해보았으나 답이 나오지 않았다. 

 

그리하여 여러 센서 제조 업체들에 문의를 넣게 되었고 다양한 업체에서 답을 주었다.

 

라이다 센서를 사용하는 것은 비전공자로 이제 겨우 몇 개월 공부한 우리 수준에서는 사실 두려운 일이다. 실제로 업체 관계자분들은 우리 팀 프로젝트 내용을 듣고는 많은 우려를 표하셨다.

 

그러나 여러 센서들에 대한 정보값들을 조합해본 결과 라이다 센서를 조정해보는 일은 매우 가치있는 일이라고 생각했으며 다양한 가격적인 측면, 기술적인 측면에 따라 (+ 팀원들과의 협의를 통해) A1 Lidar 센서를 사용하게 되었다.

 

 

2. Depth 카메라

 

 

우리가 사용할 카메라는 아스트라 프로 플러스 뎁스 카메라다. 처음에는 뎁스 카메라에 대한 계획이 없었으나 이미지 처리를 위해 카메라가 필요했다. 이를 ai 기술과 결합시켜 이후의 더 발전된 모습을 생각했기에 넣게 되었다.

 

우리의 초기 기획안은 단순히 장애물과의 거리를 측정해서 알림을 주는 기기에 지나는 것이 아니라 이미지 처리 기능을 통해 OpenCV와 딥러닝 등의 기술을 사용해 착용자에게 다양한 정보값을 전달하는 기기였다. 

 

그러나 짧은 개발기간과 기자재 배송의 문제가 있었고 그리하여 추천받은 기기를 사용하게 되었다.

 

3. Jetson Nano 보드

 

 

시스템을 통합할 보드가 필요했고 우리는 사용 언어에 대한 고려를 했었다. 

 

임베디드 시스템이니 단순하게 c를 사용해야 한다고 생각했고 ai를 구현해야 하니 파이썬을 사용해야 된다는 생각을 했었다. 그러나 우리 수준에 이 시스템들을 어떻게 통합할 것인가에 대한 생각이 계속하여 남아 있었고 교수님의 조언을 받아 성능이 좋은 컴퓨팅 보드를 사용하기로 했다.

 

이를 통해 파이썬으로 언어를 통일해서 사용할 수 있으리라는 말씀을 들었기 때문이다.

 

굳이 젯슨 나노인 것은 오픈 소스, 라이브러리가 풍부하고 가격대가 비교적 저렴한 모델이었기 때문이다.

 

우리의 프로젝트가 우리가 가진 스킬에 비해 목표가 높음을 인지하고 있다. 그렇기 때문에 많은 자료를 찾아볼 수 있는 기기가 적합할 것이라는 판단이 들었다.