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Fall back : 자율주행 시스템이 오류가 있거나 고장이 나는 경우 차량이 대응하는 기법
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주변 상황 예측 : 자율주행차 주행 시 주변의 상황이 미래에 어떻게 바뀔지를 예측하여 사고와 충돌을 방지
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대규모 데이터 관리 : 자율주행을 위한 인공지능 모델 학습을 위해 대규모 데이터가 필요함, 급속도로 늘어나는 데이터를 효과적으로 관리해야함.
자율주행 기술의 성공요건
안전성과 신뢰성
- 주변 환경의 변화에도 강인한 기술 필요(도로 상태, 비상 상황, 환경 변화)
- 위험을 분석, 관리하여 안전성을 보장할 수 있는 기술 중요
- 센서나 하드웨어의 고장 > 차를 안전하게 이끌어 줄 수 있는 Fall back 등의 대응 기술 필요
교통 상황 및 문맥 파악
확장성, 진화형
- 인공지능: 데이터와 성능의 진화
- 지속적인 기술 및 성능 진화 필요
- 데이터 확장 및 인공지능 진화 시스템
- 대규모 데이터 관리 및 학습 플랫폼
신뢰성 있는 테스트와 검증
- 시나리오 및 상황별 기능 테스트 필요
- 테스트 과정 확립
인공지능 딥러닝 기반 인지 기술
센서데이터 > 딥러닝 기술 > 주변의 환경 이해
도로인식, 타차량, 차량 인식, 보행자 검출
주변 상황의 변화 예측
안전성과 신뢰성 향상에 중요한 역할
