전자공학101 [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. [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. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 26 다음