라이다 썸네일형 리스트형 더 멀리, 더 선명하게, 더 정확하게…웨이모, 5세대 자율주행 하드웨어 센서 공개 구글 웨이모가 자율주행 센서 제품군인 5세대 ‘웨이모 드라이버(Waymo Driver)’를 공개했다. 이번에 공개한 자율주행용 하드웨어 센서 제품군은 라이다(Lidars), 카메라(Cameras), 레이더(Radars) 세 종류다. 기존 제품보다 성능을 개선해, 자율주행 차량의 안전성과 안정성을 높인 것이 특징이다. 5세대 웨이모 드라이버는 조만간 출시될 재규어(Jaguar)의 아이-페이스(I-Pace)에 탑재될 것으로 알려졌다. 자율주행 자동차가 안전한 자율주행 능력을 확보하려면 다양한 조건들이 갖추어져야 한다. 사람이 전혀 개입하지 않거나 최소한의 개입만으로, 안정적인 주행 능력을 확보하고 안전한 이동이 가능하려면, 다음과 같은 세 가지가 필요하다. 첫째는 사람의 눈과 귀를 대신할 센서, 둘째는 센서.. 2020. 3. 6. 더보기 일초에 2,300만개 심도점 생성...인텔, 라이다 카메라 L515 발표 인텔이 일초에 2천 300만 개의 정확한 심도점을 생성할 수 있는, 소형 고해상도 라이다(Lidar, Light detection and ranging) '인텔 리얼센스(Intel RealSens) 라이다 카메라 L515'를 발표했다. L515는 뛰어난 심도 품질을 제공하면서, 전력 소비량을 낮춰 전력 효율을 높이고, 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 것이 특징이다. 인텔 리얼센스 라이다 기술의 차별화 포인트는 첨단 소형 MEMS(micro-electro-mechanical system) 미러를 사용해 현장을 스캔한다는 점이다. 이를 통해 레이저 펄스 생성에 필요한 전력을 줄임으로써, 작고 전력 효율이 높은 고해상도 라이다를 구현했다. LS515는 소형 저전력 라이다가 있어야 하는 뮬류 및 재고 관리.. 2019. 12. 15. 더보기 자율주행에서 2D 이미지로 3D 거리 예측...엔비디아, DNN 활용 거리예측 연구 공개 엔비디아가 단일 카메라를 이용한 2D 이미지에 DNN(Deep Neural Network)을 적용해, 정확하게 거리를 예측하는 연구 결과를 공개했다. 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용한 머신 러닝에는 다양한 방법이 존재하는데, 이번 연구에는 DNN(Deep Neural Network)과 컨볼루셔널 신경 네트워크(convolutional neural networks)를 적용했다. 사람이 사물까지의 거리를 비교적 정확하게 예측할 수 있는 것은 두 개의 눈을 가지고 있기 때문이다. 양쪽 눈에 들어온 고행 상도의 시각 정보를 뇌에서 정확하게 동기화시킬 수 있기 때문에 거리 예측이 가능하다. 이를 인공적으로 구현하려면 역시 두 개의 카메라를 사용해, 카메라로 촬영한 영상 정보를 정.. 2019. 6. 20. 더보기 이전 1 다음
