[HMG Developer Conference] 자율주행을 위한 주변 객체 경로 예측 이야기
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작성자 관리자 (121.♡.80.1) 댓글 0건 조회 132회 작성일 21-11-10 18:07본문
HMG Developer Conference 발표세션 영상입니다.
▶ 세션 소개
레벨 4 자율주행으로 분류되는 로보택시를 복잡한 도심환경에서 구현하기 위해서는 주변 객체의 미래 경로를 고려한 판단/제어 기능이 구현되어야 합니다. 이를 위해 본 연구에서 딥러닝 기반의 경로예측 알고리즘 개발하여 예측 정확성을 높이고 보다 안전하고 편안한 자율주행 기능을 제공하고자 하였습니다.
제안한 알고리즘은 주변 객체의 과거 경로와 정밀지도 정보를 벡터 형태로 입력 받아 Lane Selection 및 Trajectory Prediction의 딥러닝 네트워크 모델을 거쳐 미래 경로를 예측하게 됩니다. 개발된 모델은 실차 시나리오 연동, 정량적 비교, 연산시간 분석의 검증을 거쳐 정확성 및 연산시간 모두 확보하면서 한계상황을 개선할 수 있음을 확인하였습니다.
▶ HMG Developer Conference 2021
- 일정: 2021년 11월 10일 ~ 11일
- 장소: 온라인 컨퍼런스(http://www.hmgdevcon.com)
- 내용: 현대자동차그룹 개발자의 경험 및 노하우 공유
▶ 현대자동차그룹의 기술관련 콘텐츠를 볼 수 있는 방법?
☞ [HMG Tech] https://tech.hyundaimotorgroup.com/kr/
#자율주행 #경로예측 #딥러닝 #RNN #CNN
#HMGDeveloperConference #HMGDeveloperConference2021 #HMG개발자컨퍼런스 #HyundaiMotorGroup #DeveloperRelations
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The Future of Connected Life
Connecting to the Future - 미래를 만나는 가장 빠른 채널 HMG TV ∙ HMG 저널
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https://www.youtube.com/user/HyundaiLive?sub_confirmation=1
▶ 세션 소개
레벨 4 자율주행으로 분류되는 로보택시를 복잡한 도심환경에서 구현하기 위해서는 주변 객체의 미래 경로를 고려한 판단/제어 기능이 구현되어야 합니다. 이를 위해 본 연구에서 딥러닝 기반의 경로예측 알고리즘 개발하여 예측 정확성을 높이고 보다 안전하고 편안한 자율주행 기능을 제공하고자 하였습니다.
제안한 알고리즘은 주변 객체의 과거 경로와 정밀지도 정보를 벡터 형태로 입력 받아 Lane Selection 및 Trajectory Prediction의 딥러닝 네트워크 모델을 거쳐 미래 경로를 예측하게 됩니다. 개발된 모델은 실차 시나리오 연동, 정량적 비교, 연산시간 분석의 검증을 거쳐 정확성 및 연산시간 모두 확보하면서 한계상황을 개선할 수 있음을 확인하였습니다.
▶ HMG Developer Conference 2021
- 일정: 2021년 11월 10일 ~ 11일
- 장소: 온라인 컨퍼런스(http://www.hmgdevcon.com)
- 내용: 현대자동차그룹 개발자의 경험 및 노하우 공유
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