자율주행15 [TTA] 스마트 모빌리티를 위한 자율주행 데이터와 인공지능 - 출처 : [TTA] 스마트 모빌리티를 위한 자율주행 데이터와 인공지능 - 윤현정, 이신경 ETRI 자율주행지능연구실 책임연구원 2. 자율주행 지능학습 데이터 - 자율주행을 위한 인지 기술은 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수다. 이를 위해 글로벌 자율주행차 관련 업체들은 지능학습 데이터 세트를 공개하고 활용을 유도하고 있다. 2.1 지능학습 데이터 기술 현황 - 데이터 수집, 가공에서 이미지와 포인트 클라우드의 객체 라벨링은 라벨 사용의 초기 목적을 넘어서 더 많은 복잡성을 추가해야 할 필요성에 직면해 있다. - 즉, 자율주행 기능의 복잡성과 범위가 증가함에 따라 이벤트, 작동(Action) 또는 라벨링 요소 간 관계와 같.. 2021. 11. 29. [TTA] 자율주행 알고리즘 - 출처 : [TTA] 자율주행 알고리즘 - 소재현 아주대학교 교통시스템공학과 조교수 2. 자율주행 시스템 구성 2.1 자율주행 알고리즘의 개요 - 자율주행 자동차는 차량에 장착된 각종 센서로부터 수집된 데이터를 종합하여 상황을 ‘인지’하고, 인지된 상황에 근거하여 차량을 어떻게 제어하고 주행해야 할지 ‘판단’하며, 이러한 주행제어 측면의 판단에 근거하여 차량을 ‘제어’한다. 2.2 자율주행 알고리즘 아키텍처 1) 인지 (perception) - 첫 번째 필수 기능으로 사람의 눈과 귀 역할을 하는 카메라, 레이더, 라이다 등 센서 기술을 활용한다. 인지기술은 자율주행 자동차의 상황 판단 및 차량 제어의 기반이 되는 데이터를 수집하고 분석하는 기술이기에 정확하게 정보를 수집하여 센싱된 객체를 정확하게 판별.. 2021. 11. 27. [KEIT] 실용화를 위한 ODD-RSD 기반 자율주행시스템 개발 [ ODD-RSD 기반 자율주행시스템의 정의 ] *** 출처: [KEIT] 실용화를 위한 ODD-RSD 기반 자율주행시스템 개발 *** 문서: ■ 기술의 배경 - 자율주행차는 완전자율주행차 수준까지 여러 단계가 있으며 자동화 레벨에 따라 기술적·법적 문제는 상이하므로 실용화를 위해서는 레벨별로 운전자의 시스템 제어에 대한 개입이 필요 - 자율주행차는 사고는 현격히 줄일 수 있지만 완전히 줄이는 것은 불가능하기 때문에 사고가 일어났을 때 법적 책임 소재도 명확히 할 필요가 있음 - 자율주행자동차 레벨의 정의 - 용어 설명 ■ 법적 문제 ○ 행정법 상의 문제 - 자율주행차의 실용화를 위해서 자율주행시스템의 신뢰성을 요구할 것이므로 그 성능과 안전성을 보장하는 제도가 필요함. 따라서 자율주행차가 교통법규를 준.. 2019. 4. 2. [iitp] 보행자와 자율주행차 간의 신뢰 구축을 위한 정보전달 방법 연구 ■ 어떻게 하면 사람이 자율주행차를 신뢰하고 지금처럼 보행할 수 있게 할 것인지가의 과제 연구에 적극 나서는 기업들이 나타나고 있음 ○ 재규어랜드로버(Jaguar Land Rover) - 2019년 1월 말 자율운전차량이 전방의 도로에 조명을 사용하여 진행 방향이나 전진 혹은 정지의 의사를 표시하는 시험 차량(아이 파드(Eye Pod))을 공개하였음 - 아이 파드는 현재 보행자와 운전자가 눈을 마주치는 행위를 대신하기 위해 눈 모양의 오브제를 붙인 차량으로, 보행자 쪽으로 시선을 이동하도록 하여 자율운전차량이 보행자의 존재를 인식하고 있음을 표시함으로써 신뢰감을 주는 방식이었음 - 아이 파드 다음으로 개발된 두 번째 실험차량은 자율운전차량의 다음 움직임을 보행자나 다른 운전자들에게 미리 보여줌으로써 신뢰.. 2019. 3. 6. 이전 1 2 3 4 다음
