[Undestanding the Autonomous Driving Technology] 데이터, 하드웨어

1. 자율주행 데이터

  - 머신러닝 기술은 대규모의 학습 데이터를 요구

  - 자율주행 시 많은 센서 데이터 생성 ↓

  - 센서 데이터를 이용한 인공지능 모델 학습  ↓

  - 시뮬레이션을 통해 얻은 주행 데이터 활용

 

급속도로 증가하는 데이터에 대한 관리 필요

데이터에 정답을 붙혀주는 라벨링 과정 필요

 

데이터 증가 > 머신러닝 모델 학습 성능 개선

주기적인 자율주행 기능 업데이트 필요

 

데스트 차량 또는 자율주행차가 수집한 데이터를 클라우드로 전송 > 클라우드에서 가공 및 라벨링 과정 수행 > 데이터 선별 필요

 

자율주행 기능의 학습( 트레이닝 ) 수행 > 학습된 자율주행 기능의 테스트 및 검증 > 학습된 자율주행 기능을 OTA를 통해 탑재   *OTA( Over The Air ) : 기기에 내장된 소프트웨어를 무선으로 업데이트 하는 기술

 

2. 자율주행 하드웨어

  [01] 자율주행 센서 : 주변 환경 정보를 받기 위한 하드웨어

  주변 환경에 대한 데이터 > 자율주행 컴퓨터 프로세서 

  [02] 차량용 네트워크 : 차량 내 고속 센서 데이터 네트워크 지원

  [03] 차량용 반도체 프로세서 : 전체적인 자율주행 기능 수행 및 관리

  [04] 임베디드 하드웨어 : 인지 판단 등의 딥러닝 수행, 저전력, 실시간성이 중요