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![[자율주행] 시뮬레이션과 리시뮬 — 실차를 대체하는 게 아니라 증폭한다](/assets/posts/av-simulation/thumbnail.webp)
[자율주행] 시뮬레이션과 리시뮬 — 실차를 대체하는 게 아니라 증폭한다
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[자율주행] 시뮬레이션과 리시뮬 — 실차를 대체하는 게 아니라 증폭한다
실차를 굴리는 대신 시뮬레이션을 24시간 돌리면 더 싸고 빠르지 않을까. 자연스러운 질문이지만 전제가 뒤집혀 있다. 업계는 이미 시뮬이 주력이고, 실주행의 1000배를 시뮬에서 달린다. 그럼에도 실차가 없어지지 않는 이유 — 모르는 시나리오는 만들 수 없고, 센서의 실패 방식은 재현하기 어렵고, 시뮬 속 상대의 행동은 결국 실주행 로그에서 온다. 열린 루프와 닫힌 루프, 로그 리시뮬과 뉴럴 재구성, 시나리오 커버리지의 착시까지 정리한다.
자율주행/검증
- 2026-08-07
[자율주행] 로그 데이터와 포맷 — rosbag에서 MCAP, 그리고 컬럼형까지
시리즈 내내 '데이터가 있다'고 가정했다. 그런데 주행 한 번은 실제로 어떤 파일에 기록되고, 페타바이트에서 필요한 장면을 어떻게 골라내는가. 여기가 자율주행 데이터 엔지니어의 본진이다. rosbag의 한계, 왜 업계가 MCAP으로 옮겨가는지, 그리고 record용 MCAP과 분석·학습용 컬럼형(Parquet)을 나눠 쓰는 2층 구조를 — 실제 코드로 MCAP을 읽어 좌표변환하고 Parquet으로 굽는 예시까지 — 정리한다.
자율주행/데이터
- 2026-07-24
![[자율주행] 로그 데이터와 포맷 — rosbag에서 MCAP, 그리고 컬럼형까지](/assets/posts/av-data-formats/thumbnail.webp)
[자율주행] 3D 기하 기초 — 좌표계·회전·yaw, 그리고 쿼터니언
이 시리즈는 내내 '좌표계'와 '변환'을 당연한 듯 써왔다. 그런데 그 근간 — 점 하나가 어느 기준에서 본 값인지, 방향(yaw)을 어떻게 숫자로 적는지, 왜 자율주행 데이터는 자세를 오일러각이 아니라 쿼터니언으로 저장하는지 — 는 짚은 적이 없다. 캘리브레이션·검출·에고 포즈가 전부 여기 위에 서 있다. 3D 기하의 바닥을 깐다.
자율주행/기초
- 2026-07-23
![[자율주행] 3D 기하 기초 — 좌표계·회전·yaw, 그리고 쿼터니언](/assets/posts/av-3d-geometry/thumbnail.webp)
[자율주행] 자율주행 시각화 — 페타바이트를 눈으로 보는 도구
센서 데이터도, 검출·점유·궤적 같은 모델 출력도, 결국 사람이 눈으로 확인해야 믿을 수 있다. 자율주행 시각화는 3D 점 구름·박스·차선·궤적을 브라우저에서 실시간으로 그려, 디버깅하고 라벨링하고 실패를 되짚는 도구다. 왜 시각화가 '있으면 좋은 것'이 아니라 데이터 파이프라인의 필수 층인지, 그리고 이 사이트의 라이다 뷰가 바로 그 예인 이유를 정리하며 시리즈를 마무리한다.
자율주행/시각화
- 2026-07-22
![[자율주행] 자율주행 시각화 — 페타바이트를 눈으로 보는 도구](/assets/posts/av-visualization/thumbnail.webp)
[자율주행] 궤적 예측(Trajectory) — 남들이 '어디로 갈지' 읽기
지금 어디에 있는지를 알아도 운전은 안 된다. 상대가 다음 몇 초 동안 어디로 갈지를 읽어야 안전한 계획이 나온다. 궤적 예측은 각 주체(차·보행자·자전거)의 미래 경로를 예측하되, 미래가 본질적으로 여러 갈래라는 점(멀티모달)과 주체들이 서로 영향을 준다는 점(상호작용)을 다룬다. 왜 하나의 미래로는 부족한지, 지도와 상호작용이 왜 필수인지, 그리고 계획과 어떻게 이어지는지를 정리한다.
자율주행/예측
- 2026-07-21
![[자율주행] 궤적 예측(Trajectory) — 남들이 '어디로 갈지' 읽기](/assets/posts/av-trajectory/thumbnail.webp)
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