자율주행 통합 인지시스템 심화
Q) 인지에서는 동적 객체의 검출, 추적, 예측과 정적 객체의 검출 및 측위 등의 다양한 작업을 동시에 수행해야 한다. 현재의 자동차로 이것이 가능할까?
→ 현재의 자동차 ECU로는 계산이 불가능. 인지 기능을 수행할 수 있는 자율주행 컴퓨터, 반도체 기술이 개발되어야 한다.
학습 내용)
1.
자율주행 통합 인지시스템 구성
2.
자율주행 통합 인지 기능
3.
센서별 인지 기술
keyword 1)
통합 인지 시스템
→ 센서
→ 차량용 네트워크
→ 자율주행 컴퓨터
→ 인지 소프트웨어
keyword 2)
통합 인지 기술
→ 센서 데이터 전처리
→ 동적 객체, 검출, 추적, 예측
→ 주행 정적 객체 검출
→ 영역 검출, 거리 추정
keyword 3)
센서 별 인지 처리
→ 카메라, 레이더, 라이다 기반 융합 기술
→ 센서융합들 통해 장단점 보완
자율주행 통합 인지시스템 구성
센서
차량 네트워크
•
센서 데이터를 자율주행 컴퓨터로 가져오기 위한 통신 링크
자율주행 컴퓨터
•
범용 계산을 위한 CPU, GPU
•
고속 뉴럴네트워크 계산을 위한 가속기
인지 소프트웨어
•
주변 환경 인지 수행을 위한 알고리즘
자율주행 통합 인지 기능
센서 데이터의 전처리 및 동기화
동적 객체 검출
동적 객체 추적
동적 객체의 의도 및 미래 위치 예측
•
동적 객체의 움직임을 분석하여 의도와 미래 거동 예측
주행 관련 정적 객체 검출
차로, 도로 등의 영역 검출
전방 영역 또는 장애물 등의 거리 지도 생성
센서별 인지 기술
카메라 기반 인지 기술
•
주로 CNN 등의 딥러닝 모델을 카메라 영상에 적용
◦
동적 객체와 정적 객체 검출, 추적 가능
•
카메라 영상으로부터 차로, 도로, 인도 등의 영역 검출 가능
•
객체의 움직임을 분석하여 주변 차량 또는 보행자의 경로 예측 가능
레이더 기반 인지 기술
•
물체의 움직임 추적 및 물체 ID 부여
라이다 기반 인지 기술
•
고해상도 라이다의 경우
◦
동적 객체의 정확한 종류, 거리 정보 등을 얻을 수 있음
◦
전방 영역 또는 장애물까지의 거리를 정확히 추정해 낼 수 있음
•
복합 센서로부터 얻은 정보 융합 후 강인하고 신뢰성 높은 인지 기능 수행
