| 연구목표 |
▣ 최종목표 : 3-tier 프레임워크 기반의 레벨4 이상 자율주행서비스 제공을 위한 엣지 인프라 중심의 센서데이터 수집, 인지, 예측을 통한 엣지-(엣지, 자율차)간 정보공유 및 지능협업 요소 기술개발o End Product - 센서배치 최적화 시뮬레이션 도구(SW) - 엣지 환경에 최적화된 객체 인지/추적/예측... |
| 연구내용 |
o 주관연구개발기관 ( (주)테슬라시스템 ) - 엣지 수집 센서데이터 이용 지능(인지, 추적, 예측) 추가 학습을 통한 엣지 중심의 지능 최적화 - LDM(Local Dynamic Map) 생성(Layer1, 정밀맵) 및 관리 기술 - 인프라 구축(2차) : 도심 실도로에 엣지 인프라 구축 - 데이터 구축(2차) : 카메라-... |
| 기대효과 |
(1) 기술적 측면 ㅇ 레벨4 이상 자율주행서비스 달성을 위한 엣지 인프라 중심의 인지지능 및 엣지-자율차 협력 기술 확보 ㅇ 3Tier 연계 자율주행서비스 프레임워크를 통해서 엣지 인프라의 지능, 자원, OS를 클라우드 기반으로 자동배포 및 갱신 등 관리서비스 기술 확보 ㅇ 자율주행자동차의 결함 또는 오동작 발생시 엣지 인프라와 협업... |
| 키워드 |
엣지 인프라,인공지능,자율주행,지능협업,커넥티드 |