| 연구목표 |
연구개발 최종목표: 다양한 글로벌 환경에서 자율주행이 가능한 자율주행 양산화를 목표로 저비용의 카메라, 레이다 센서만을 이용하여 라이다 수준의 객체검출 성능을 갖춘 인공지능 기술을 개발하고자 함. 학습 데이터와 추론 데이터 간 도메인 차이, 데이터 부족, 실시간성 등 실제 주행환경에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 능동 학습, 전이 학습, 자기 지도학습 ... |
| 연구내용 |
1차년도: 국내 카메라-레이다 데이터 수집 및 공개 데이터셋 기반 주행환경 객체 검출 모델 개발가. 국내 Low-level 레이다 데이터 취득을 위한 카메라-레이다 데이터셋 설계 및 수집- 카메라, 레이다, DGPS, 라이다, CAN 데이터등을 종합적으로 수집.- 네트워크 학습을 위해 다양한 기능을 고려하여 라벨링.나. 카메라-레이다 센서 융합 기반 주행환... |
| 기대효과 |
○ 기술적 측면가. 센서 융합을 통한 단일센서의 성능 한계 극복- 제안하는 인공지능을 이용한 카메라-레이다 센서 융합 방법은 각 센서의 상호보완적인 특성을 고려하여 카메라와 레이다 센서가 각 센서의 단점을 보완해 저렴한 센서를 이용하여 높은 수준의 자율주행이 실현 가능함나. 글로벌 주행환경에 적응 가능한 자율주행 핵심기술 확보- 자율주행이 국내 환경뿐만 아... |
| 키워드 |
자율주행,객체 검출,센서 융합,인공지능,능동학습 |