자율주행

자율주행 림프 조향 및 제동(Fail-Operational) 시스템: 이중화(Redundancy) 하드웨어 아키텍처

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Fail-Operational 조향·제동 이중화 구조

자율주행 차량의 Fail-Operational 시스템과 조향·제동 이중화 하드웨어 아키텍처를 알아봅니다. 주 제어 채널과 대체 제어 경로, 전원 및 센서 이중화, 고장 감지와 전환 과정, 안전성 검증 방법과 기술적 한계를 설명합니다.

Occupancy Grid Mapping(점유 격자 지도): 3D 공간을 격자화하여 장애물 점유 확률을 계산하는 방식

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자율주행 3D 점유 격자 지도

Occupancy Grid Mapping(점유 격자 지도)의 개념과 작동 원리를 알아봅니다. 베이즈 기반 점유 확률 계산, 로그 오즈 갱신, 2D·3D 복셀 지도 차이, 라이다 센서 활용 및 자율주행 장애물 회피 사례와 기술적 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.

센서 클리닝 시스템: 카메라·라이다 노즐의 음향파 발수 및 초음파 진동 액체 분사 기술 메커니즘

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카메라 및 라이다 센서의 초음파 진동 및 음향파 발수 클리닝 시스템 작동 구조도

자율주행 센서(카메라, 라이다)의 오염 물질을 제거하는 음향파(Acoustic Wave) 표면 발수 및 초음파(Ultrasonic) 진동 노즐의 공학적 원리를 정밀 분석합니다. 압전 소자(PZT) 작동 구조, 유체역학적 세정 메커니즘, 표면 소구성 코팅 및 센서 인지 보정 파이프라인을 해설합니다.

고정밀 GNSS/INS 복합 항법: RTK 보정 메커니즘과 터널 내 오차 보정 알고리즘 분석

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GNSS/INS 융합 항법 및 RTK 터널 내 오차 보정 알고리즘 파이프라인 구조도

자율주행차의 고정밀 위치 추정을 위한 GNSS/INS 센서 퓨전 및 RTK(Real-Time Kinematic) 반사파 반송파 미지정수 해석 원리를 분석합니다. 터널 및 GNSS 음영 지역에서 EKF/UKF 및 휠 오도메트리(NHC)를 활용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 오차 보정 알고리즘을 해설합니다.

VLM 기반 자율주행: 돌발 상황과 코너 케이스(Corner Case) 추론 구조 및 메커니즘 분석

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VLM 기반 자율주행 코너 케이스 추론 및 제어 변환 파이프라인 구조도

자율주행 비전-언어 모델(VLM)이 도로 위 돌발 상황과 롱테일 코너 케이스(Corner Case)를 추론하고 판단하는 내부 구조를 정밀 분석합니다. 이미지 패치 임베딩, LLM 추론 엔진, 제어 신호 변환 파이프라인 및 실시간 연산 최적화 기법을 해설합니다.

자율주행 판단 알고리즘: 하이브리드 A* 및 딜로네 삼각분할 기반의 실시간 경로 계획 메커니즘

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하이브리드 A* 및 딜로네 삼각분할 기반 자율주행 실시간 경로 계획 알고리즘 구조도

자율주행차의 실시간 경로 계획을 위한 하이브리드 A*(Hybrid A*) 알고리즘과 딜로네 삼각분할(Delaunay Triangulation)의 기하학적 통합 원리를 분석합니다. 차량 운동학적 제약 조건, Voronoi Diagram 기반 비용 함수 및 복잡한 도심 환경 최적화 기법을 정밀 해설합니다.

오토노머스 에지 컴퓨팅: NPU 기반 자율주행 객체 인식 모델의 Quantization(양자화) 기술 원리와 실무 최적화

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acob, B., et al. "Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference." CVPR 2018. NVIDIA TensorRT Quantization Developer Guide.

자율주행 에지 컴퓨팅 환경에서 NPU 기반 객체 인식 모델의 연산 속도와 전력 효율성을 극대화하는 Quantization(양자화) 기술을 정밀 분석합니다. INT8/FP16 비트 정밀도 변환, PTQ 및 QAT 알고리즘의 수학적 원리와 수렴 전략을 다룹니다.

BEV(Bird’s-Eye-View) 트랜스포머 알고리즘: 다중 카메라 영상을 3차원 공간으로 복원하는 원리와 핵심 메커니즘

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다중 카메라 기반 BEV(Bird’s-Eye-View) 트랜스포머 공간 복원 및 센서 퓨전 구조도

다중 서라운드 카메라의 2D 이미지를 3차원 탑뷰(BEV) 공간으로 복원하는 BEV 트랜스포머의 핵심 원리를 설명합니다. LSS 기하학 변환, Spatial-Temporal Cross-Attention, BEVFormer 및 자율주행 센서 퓨전 기술의 최신 동향을 정밀 분석합니다.

카메라-라이다 칼만 필터 센서 퓨전: 공간 센서 좌표계 변환과 Extrinsic Calibration

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칼만 필터와 좌표계 변환의 원리

카메라-라이다 칼만 필터 센서 퓨전의 원리를 알아봅니다. Extrinsic Calibration, 좌표계 변환, 회전 행렬과 이동 벡터, 칼만 필터의 예측·업데이트 과정과 자율주행 활용 사례까지 쉽게 설명합니다.