전체 글165 [H-모빌리티 클래스 자율주행 과정] 지원 합격 후기 및 자소서 팁 1. H 모빌리티 클래스? H 모빌리티 클래스란 차량 전동화 및 자율주행 분야의 핵심 기술을 학습할 수 있는 기회를 제공하는 프로그램입니다. H 모빌리티 클래스의 교육생으로 선발되면, 차량 전동화 및 자율주행의 핵심 개념을 담은 온라인 기초 콘텐츠부터 현대자동차 연구개발본부와 연계된 심화 교육을 수강할 수 있습니다. 2. 지원 자격 이공계 대학(원)생 졸업 예정자만 지원 가능합니다. 3. 프로그램 진행 1~3월까지 3개월간 자율주행 전반(인지/판단/제어/통신 및 네트워크)에 대해 기초 강의를 학습합니다. 강의는 인지 기초, 인지 심화, 판단 기초, 판단 심화, 제어 기초, 제어 심화, 통신 및 네트워크 기초, 통신 및 네트워크 및 심화 총 8개의 과정을 듣게 되며, 한 과정 당 20개에서 27개 정도의 .. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 26. AI 기반 측위 기술 1. 자율주행을 위한 측위 기술 1) 고정밀 지도의 정보를 자율주행에 활용하기 위해서는 자율주행차량의 위치를 알아내는 측위기술 필요 2) 측위를 위한 장비 : GPS, INS(관성항법장치), RTK(실시간 이동 측위) - GPS와 INS로는 수 cm 단위의 측위가 어려움, RTK는 비싸고 음영지역 존재 3) 자율주행을 위한 측위의 정확도 향상을 위해 환경 인지 센서에 대한 활용이 고려되고 있음 4) AI 기술을 적용함으로써 Odometry 기술, 맵매칭 기술의 정확도와 신뢰성이 향상될 것으로 기대 2. 측위를 위한 AI 기술 1) AI 기반의 카메라, 라이다, 통합 Odometry 기술 - 카메라 Visual Odometry 기술 : 카메라의 움직임에 의한 영상 프레임 사이의 변화를 분석하여 차량의 이동.. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 25. MMS 기반 고정밀 지도 구축 기술 1. MMS의 개념 1) Mobile Mapping System(이동식 도면화 시스템)의 약자 : 주행 중인 차량에 장착된 다양한 센서를 이용하여 세밀한 지형 정보를 획득하여 지도 구축 2) 수집 후에도 차선, 표지판 등을 위성사진 등을 통해 가공하는 후작업 필요 2. MMS 차량의 구성 1) DGPS(Differential Global Positioning System) : 2개 이상의 GPS 수신 신호를 이용하여 정밀도가 높은 위치 측정 가능 2) IMU(Inertial Measurement Unit) : 음영 지역에서도 움직임에 의한 상대 위치 변화 측정이 가능한 관성 센서 장치 3) 라이다 : MMS 차량 윗부분에 장착되어 1초당 100만 여개의 레이저를 발사하여 3차원 공간 스캐닝 4) DMI(.. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 24. 고정밀 지도 및 측위 기술 1. 고정밀 지도의 필요성 1) 센서의 제한된 인식 범위 보완 : 수 km 이상의 도로 정보 취득 2) 센서를 통한 도로 인식이 불가능한 환경 -> 고정밀 지도의 차선, 도로 정보를 이용하여 주행가능 (환경 영향에 따른 센서 기능 보완) 3) 센서 객체 인식 성능 향상 : 센서가 감지해야 하는 영역을 지도 정보를 이용하여 축소 -> 연산 속도와 인지 기능의 인식률 향상 2. 기존 측위 기술 소개 1) GPS 위성 신호를 수신하여 위치 추정 ( 장 : GPS 수신기는 대부분의 차량에 장착되어 있음/ 단 : 전파 수신 상황에 따라 위치 정밀도가 좌우됨, 위치 오차가 미터 단위, 음영지역 존재) 2) RTK 기술 : 정밀한 위치를 확보한 기준점의 반송파 오차 보정치를 적용하여 수 cm의 정밀도를 표현하는 고정.. 2022. 2. 14. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 42 다음