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[H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 17. 차선 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해, 18. 교차로 상황 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해 17강 차선 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해 1. AI-Based기반의 차선 유지 판단 1) 딥러닝/강화학습 기반 AI판단 방식은 학습에 의해 판단할 수 있는 모델이 마련 - AI 모델에 차량 센서(카메라,라이다)로부터 인식한 차선 정보, 자차의 위치 정보, 차량 조향각/가감속 정보를 같이 학습 - 학습된 모델은 임의의 상황이 주어지면 주행상황을 판단하여 그에 적합한 제어 신호를 발행 2. AI-Based기반의 차선 변경 판단 1) 딥러닝/강화학습 기반 AI판단 방식은 학습에 의해 판단할 수 있는 모델이 마련 - 차로 중앙 경로, 자차의 위치 정보, 양쪽 복수의 차선 인식 정보, 주변 차량등의 거리/속도 정보등을 이용하여 모델 학습 - 학습된 모델을 이용하여 임의.. 2022. 2. 16.
[H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 14. 차선 유지/변경 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해, 16. AI-Based Decision-Making 개념 14강 차선 유지/변경 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해 1. Rule-Based 기반 차선 유지 판단 개념 1) 차선 유지 달성을 위한 규칙 설정 필요 - 센서를 통해 양쪽 차선 인식 결과 획득 - 양쪽 차선 중앙값과 비교하여 계산 후 중앙 위치 판단 - 차로 중앙 경로 생성, 차로 주행 상태 판단 -> 제어 모듈 전달 2. Rule-Based 기반 차선 변경 판단 개념 1) 차선 변경 달성을 위한 규칙 설정 필요 - 센서를 통해 양쪽 복수 차선 인식 결과 획득 - 중앙값 계산 후 경로 후보 생성 - 주변 차량 거리/속도 추정 - 거리가 충분하고 속도 기반으로 진입 가능 시 차선 변경 16강 AI-Based Decision-Making 개념 1. AI-Based Deci.. 2022. 2. 16.
[H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 12. Fail Safe 주행 판단, 13. Rule-Based Decision-Making 개념 12강 Fail Safe 주행 판단 1. Fail Safe의 3단계 1) 1단계 : Fail Passive - 부품이 고장나면 운행을 통상 정지 2) 2단계 : Fail Active - 부품이 고장나면 기계는 경보를 울리는 가운데 짧은 시간 동안 운전 가능 3) 3단계 : Fail Operational - 부품에 고장이 있어서 기계는 추후의 보수가 될 때까지 기능을 유지 퀴즈) 1. 부품이 고장나면 운행을 통상정지, 상업기계에서 일반적으로 사용하는 Fail Safe 단계? 답 2 1. Fail Operational 2. Fail Passive 3. Fail Active 4. Fail Auto 2. 부품이 고장나면 기계는 경보를 울리는 가운데 짧은 시간 동안 운전 가능한 Fail Safe단계?답 3 1. .. 2022. 2. 16.
[H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 10. 열악한 날씨상황 주행판단, 11. V2X 정보 기반 주행 판단 10강 열악한 날씨상황 주행판단 1. 열악한 날씨상황을 위한 주행판단 개념 1) 자율주행차도 날씨 인식하고 열악한 정도에 맞춰 주행패턴을 조절 2. 날씨상황 판단을 위한 방법론 1) 날씨상황 인식 기술 - 첫번째 방법 : 이미 탑재되어 있는 레인 센서로 눈,비의 양 대략적 판단 -> 설정 속도 변경, 급격한 조향 변경 자제 // 장 : 기존 차량 센서 활용 / 단 : 도로 표면 상태 직접 알기 힘듦 - 두번째 방법 : 타이어와 노면 사이의 미끄러지는 정도를 의미하는 슬립을 추정하여 판단 // 장 : 도로 표면 특성을 직접적 파악하여 정확한 조절 가능 / 단 : 정확한 슬립 추정이 쉽지 않음 - 세번째 방법 : 카,라 등의 센서 입력 기반으로 딥러닝 모델을 활용 2) 날씨와 도로 표면 상태 추정을 통해 주.. 2022. 2. 15.

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