딥러닝 기반 인지시스템 사례
Q) 자율주행에서 라이다 센서가 꼭 필요할까?
→ 명확한 답은 시간이 더 지나야 알 수 있다(테슬라 - 라이다 센서 사용(x), 구글 - 라이다 센서 많이 의존(ㅇ))
학습 내용)
1.
테슬라와 구글 웨이모의 자율주행차 인지 기술
2.
자율주행차 인지 오류로 인한 사고 사례
keyword 1)
테슬라의 자율주행 기술 사례
→ 라이다를 사용하지 않고 카메라와 레이더만으로 자율주행을 하는 기술
→ 무선통신을 통한 지속적인 소프트웨어 업데이트
keyword 2)
구글 웨이모의 자율주행 기술 사례
→ 라이다를 적극적으로 활용하는 자율주행 기술
→ 무인택시 등의 서비스에 사용
keyword 3)
자율주행 인지 오류로 인한 사고 사례
→ 자율주행의 인지 기능이 오작동할 경우 치명적인 사고로 이어질 수 있음을 보여주는 사례
테슬라와 구글 웨이모의 자율주행차 인지 기술
테슬라 (FSD)
•
카메라 센서와 레이더 센서만으로 구성
◦
서라운드 카메라 8대
◦
초음파 센서 12대
◦
전방 레이더 1대
•
무선 통신을 이용한 SW 업그레이드
•
인지에 딥러닝을 적용하기 위한 컴퓨팅 하드웨어 직접 설계
구글 웨이모
•
서비스를 위해 자율주행차 개발
•
Level4 자율주행 개발
•
가장 많은 자율주행 테스트 마일리지 및 주행시간
•
라이다 사용(많이 의존), 카메라와 레이더가 보조
