전자공학101 [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. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 23. 고정밀 지도 기반 자율주행 개요 1. 고정밀 지도 기반 자율주행의 필요성 1) 고정밀 지도 : cm 단위의 정확도를 갖는 지도 2) 센서만으로 주변의 정적 주행 환경 및 도로, 교통 환경에 대한 정보 수집은 한계가 있음 3) 차량 주위의 정적 환경에 대한 정밀한 정보를 제공함으로써 자율주행의 안전성을 향상 4) 자율주행에서 고정밀 지도는 이미 오프라인에서 구축한 후 활용하기 때문에 고정밀 지도 기반의 측위 기술은 인지 기능에 비해 시스템, 계산량 오버헤드가 작은 편 5) 고정밀 지도를 사용하기 위해 요구되는 사항 - 주행 관련 도로 정보들을 포함 - 0.2m 이하의 매우 정밀한 정확도 - 자율주행차가 고정밀 지도 위에서 자신의 위치를 알아내야 함 -> 맵매칭을 효과적으로 수행하기 위한 환경 정보 포함 - 도로, 주행 환경이 바뀔 때마다.. 2022. 2. 14. [H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 22. AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술 1. AI 기반 인지를 위한 반도체 기술 1) 자율주행차에서 실시간 AI 인지 시스템을 구현하기 위한 지능형 반도체 하드웨어가 요구됨 2) AI 알고리즘의 성능이 고도로 발전함에 따라 딥러닝 응용의 계산 복잡도는 기하급수적으로 증가 3) AI 하드웨어 종류 : 그래픽 프로세싱 유닛(GPU): 병렬처리에 특화된 범용 프로세서, 자율주행에서는 주로 클라우드 서버에서 학습을 위한 용도로 사용 / 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU) : 엣지나 디바이스에서 사용하기 위한 저전력, 고속 AI 반도체 칩셋, 딥러닝에 많이 사용되는 계산을 빠르게 저전력으로 수행하는 가속기 사용 2. AI 기반 인지를 위한 지능형 반도체 사례 1) 테슬라 FSD 컴퓨터 - 칩셋과 파워서플라이를 여분으로 2개를 두어 고장이나 오류 발생 시 계산.. 2022. 2. 14. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 26 다음