자율주행 시물레이터는 자율 주행을 시험하고 검증하는 일에 있어 현실에 비해 높은 비용 절감의 효과를 가 지고 오지만 높은 컴퓨터 연산량에 의해 많은 하드웨어 기기를 요구하게 된다. 게임을 이용하여 자율 주행에 필요한 학습 데이터를 획득하는 경우도 있다. 게임은 저비용 시뮬레이터로 활용되고 있지만 게임 외적인 특정 상황을 모의하기에도, 필요한 데이터 획득에도 제한적이다. 또 다른 방법으로 게임 엔진을 통한 가상 환경 모 의 연구가 수행되고 있다. 하지만 게임 엔진에서는 사용자가 직접 필요한 모델링을 해줘야 하기 때문에 개발 비용이 크게 작용된다. 특히, 3D LIDAR는 360도로 Ray를 쏴서 정밀 거리를 최소 10Hz 이내의 실시간 획득이 필요하다. 실시간으로 3D LIDAR 데이터를 획득하는 것은 GPU(Graphics Processing Unit) 사용량이 많은 작업 이기 때문에, 저비용 시뮬레이터를 위해서는 저비용 3D LIDAR 모의가 필요하다. 본 논문에서는 낮은 컴퓨터 연산을 사용하는 C++ 기반 3D LIDAR 모의 프레임 워크를 제안한다. 제안된 3D LIDAR는 다수의 언덕으로 이 루어진 비포장 Map에서 성능을 검증 하였으며, 성능 검증을 의해 본 논문에서 생성된 3D LIDAR로 간단한 LPP(Local Path Planning) 생성 방법도 소개한다. 제안된 3D LIDAR 프레임 워크는 저비용 실시간 모의가 필요 한 자율 주행 분야에 적극 활용되길 바란다.

Self-driving simulators have a higher cost-saving effect compared to reality in testing and verifying autonomous driving, but they require a lot of hardware devices due to high computer computation. In some cases, learning data necessary for autonomous driving may be obtained using a game. Games are used as low-cost simulators, but they are limited in simulating specific situations outside the game and obtaining necessary data. As another method, a simulation study of the virtual environment through a game engine is being conducted. However, in game engines, development costs are high because users have to model themselves. In particular, 3D LIDAR requires real-time acquisition of a precise distance of at least 10 Hz by shooting Ray at 360 degrees. Acquiring 3D LIDAR data in real time is a task that consumes a lot of graphics processing unit (GPU), so a low-cost 3D LIDAR simulator requires a low-cost 3D LIDAR simulation. In this paper, we propose a C++-based 3D LIDAR simulation framework using low computer operations. The proposed 3D LIDAR verified its performance in an unpaved map composed of many hills, and introduced a simple local path planning (LPP) generation method with 3D LIDAR generated in this paper by performance verification. We hope that the proposed 3D LIDAR framework will be actively used in autonomous driving fields that require low-cost real-time simulations.

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related work
3. Proposed Framework
    3.1 3D LIDAR Dynamic Library Module
    3.2 Direction Selection module
4. Experiments and Results
    4.1 Screen of Experiment
    4.2 Result of Automatic Driving
5. Conclusion
Reference
국문초록
결론 및 향후 연구

• Sun Min Kim(Department of Game Contents, Kyungmin University, Korea) | 김선민
• Eun Taek O(Department of Game Contents, Kyungmin University, Korea) | 오은택
• Bon Woo Gu(Department of Game Contents, Kyungmin University, Korea) | 구본우 Corresponding author