전체 글165 [H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 8. 교차로/좌,우회전 주행 판단, 9. 돌발상황/사고상황 주행 판단 8강 교차로/좌,우회전 주행 판단 1. 교차로 좌,우회전 주행 판단 시나리오 1) 교차로 좌회전/우회전 원리 - 카메라 기반 신호등 인식 - 횡단보도 신호등 상태 및 보행자 위치/거리/속도 인식 - 교차로 진입 시 주변 차량 인식 2. 교차로 주행 판단 사례 1) 중간 영역에 차선이 없어 가상 경로 그려 주행 2) 전 방향 차량 접근이 가능해 돌발 상황 가능성 높음/충돌 예측 방지 기술 필요 3) 상대방 차량 거리/속도와 차량 진입 의도까지 파악해 안전성 및 효율성 달성 필요 9강 돌발상황/사고상황 주행 판단 1. 돌발/사고상황 주행 판단 개념 1) 임시공사 구간 상황 : 구조물 크기, 배치에 따라 분류 2) 사고상황 : 상황, 자세 종류에 따라 다양 2. 돌발/사고상황 판단 원리 1) Ai-Based .. 2022. 2. 15. [H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 6. 차선 유지 주행 판단, 7. 차선 변경/추월 주행 판단 6. 차선 유지 주행 판단 1. 차선 유지를 위한 차선 유지 보조 시스템 (LKAS : Lane Keeping Assistant System) 1) 운전자 설정 속도로 정속 주행 2) 선행 차량과의 거리를 일정하게 유지 3) 차량의 차선 유지가 잘 되고 있다는 판단을 위해서는 주변 환경 정보 필요 4) 차선 유지의 경우 차선에 대한 인식 및 선행 차량에 대한 인식 정보 필요 2. 차선 유지 보조 시스템(LKAS)의 원리 1) 센서 입력 정보 기반 - 카메라 센서 : 차선 정보 인식, 차가 차선중앙에 달리는지 여부를 판단할 수 있는 근거 마련 - 레이더 센서 : 선행 차량 정보 인식, 자차와 상대거리/속도를 조절할 수 있는 근거 마련 2) 차선 유지 판단 기술 원리 - 선행 차량 존재 여부 판단하여 없는 .. 2022. 2. 15. [H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 4. Rule-Based Approach 기반 판단 기술 기초, 5. AI-Based Approach 기반 판단 기술 기초 4강 Rule-Based Approach 기반 판단 기술 기초 1. Rule-Based Approach? : 확고한 규칙에 따라 결과값 결정(=If-Then 방식) 5강 AI-Based Approach 기반 판단 기술 기초 1. AI-Based Approach? 1) 범위 : 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 - 인공지능 : 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 - 머신러닝 : 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 방법 - 딥러닝 : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보 처리 2) 머신러닝(기계학습) 종류 및 개념 - 지도학습 : 레이블된(정답 있는) 데이터로 학습, 미래 데이터 예측 - 비지도학습 : 레이블 없이(정답 없는) 학습, 데이터의 .. 2022. 2. 15. [H-모빌리티 클래스 자율주행 판단 기초 내용 정리] 2. 차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초, 3. 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 기초 2강 차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초 1. 자율주행차 센서 특징 1) 카메라 - 장점 : 정보의 양이 많고, 원거리 물체 인식 가능 - 단점 : 거리 정보에 약하고, 빛/날씨 변화에 따른 성능 저하 발생 2) 라이다 - 장점 : 360도 레이저 스캔 -> 거리 정보에 강하고, 카메라에 비해 비교적 빛/날씨 변화에 강인 - 단점 : 카메라에 비해 정보 양 적고, 센싱 거리 한계 3) 레이더 - 장점 : 차량의 거리/속도 추정에 용이, 라이다에 비해 장거리 측정 가능 - 단점 : 비금속 물체 탐지에 약하며, 횡방향 관점의 인식 성능 한계, 해상도 부족 퀴즈) 1. 자율주행 센서 중 레이저 펄스 방식으로 점들의 집합 데이터를 얻을 수 있고, 거리 측정에 유용한 센서는? 답 2 1. 레이더 2. 라이다 3.. 2022. 2. 15. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 42 다음