딥러닝

도로 노면 마찰계수 실시간 추정: 타이어 음향 센서와 가속도계 데이터를 활용한 딥러닝 분석

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타이어 음향·가속도 데이터 분석

도로 노면 마찰계수 실시간 추정 기술을 알아봅니다. 타이어 음향 센서와 가속도계 데이터의 역할, 딥러닝 기반 노면 상태 분석 과정, 센서 융합의 장점과 실제 도로 적용 시 한계 및 검증 방법을 설명합니다.

보행자 행동 예측(Pedestrian Trajectory Prediction): LSTM 및 GNN 기반 방향 추정 모델

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LSTM·GNN 기반 경로 예측 원리

보행자 행동 예측(Pedestrian Trajectory Prediction)의 원리를 알아봅니다. LSTM과 GNN의 차이, 시간적 움직임과 객체 간 상호작용 분석, 미래 경로 예측 과정, ADE·FDE 평가 지표와 자율주행 적용 사례 및 한계를 설명합니다.

자율주행 거울 표면 및 유리 창문 반사 오류: 센서 노이즈 제거용 Deep Unfolding 신경망

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자율주행 반사 오류의 비밀

자율주행 차량의 거울 및 유리창 반사 오류가 카메라와 라이다 센서에 미치는 영향을 알아봅니다. Deep Unfolding 신경망의 원리와 노이즈 제거 방법, 기존 기술과의 차이, 실제 적용 시 한계 및 검증 방법을 자세히 설명합니다.