서울대학교 지능형 자동차 연구실

Research

VI Lab

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Total 7건 1 페이지
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    SNUVI experiment in K-CITY 도심 자율 주행에서 적용 가능한 측위, 인식, 판단, 제어, 시스템 관리 등의 선행 기술 개발 및 검증을 위해 자율 주행 검증 테스트베드인 K-City에서의 실험 진행확장 가능성이 제한된 기존 규칙 기반 방법론을 탈피하여, 다양한 도심 주행 상황에 확장 가능한 인간 수준의 학습 기반 방법론 개발을 목표로 함- Learning-based real-time 3..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    Planning with safe Control 주행 상황 중 안전성 고려한 행동 결정 알고리즘- Framework of decision making for handling complex urban scenarios- Combining rule-based policy & deep learning policy- Safety controller- Defining scenario conditioned ..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    Multi-Task Reinforcement Learning 대부분의 실제 문제들은 여러 과제들이 복합적으로 구성된 다중 과제 문제이다. 알맞게 하위과제를 분별하고 문제 해결을 위한 과제의 전환과정을 이해하는 것이 중요하다. 하위 작업을 상황별로 직접 분별하는 것은 비용적 표현적으로 한계가 있다. 또한 작업 구조의 전환을 이해하기 위해서 일반화된 하위 작업들 간의 계층구조를 설계해야 한다. 확장성, 관찰 가능..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    Safety-Guaranteed Autonomous Driving with Artificial Intelli… 기존 자율주행에서는 주행 환경에 대한 모델링을 휴리스틱 기반으로 진행하는 것이 일반적인데 이럴 경우 그  complexity가 증가할수록 computation cost가 크게 증가하기 때문에 real-time 동작을 필수적으로 만족시켜야 하는 자율주행의 분야 특성상 해당 방식은 한계가 있다. 본 연구실에서는 이러한 한계를 돌파하고자 AI와 전문가의..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    Mapping and Localization for autonomous driving Localization이란 자율주행 자동차 혹은 로봇의 센서에서 받아들이는 입력값을 통해 현재 위치를 파악하는 기술Mapping이란 지도를 그리는 기술Mapping이 완료된 지역에서 현재 들어오는 센서 데이터와 지도 정보를 비교해가며 Localization을 수행한다SLAM은 조금 더 발전된 알고리즘으로, Mapping이 완료되지 않은 지역에서 실시간으..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    LiDAR Object Detection and Tracking for autonomous driving Detection이란, 센서를 통해서 주변환경에 대한 정보를 취득하면 전체 데이터 중에 원하는 특정 물체들이 존재하는 영역들만 찾아서 물체의 종류와 위치 및 크기(Bounding box)를 탐지하는 기술Tracking이란, Detection 기술의 결과로 획득한 물체들에 대해서 여러 프레임에 걸쳐서 동일한 물체끼리 연결하면서 지속적으로 물체들의 움직임을..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18
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    Camera Object Detection and Tracking for autonomous driving 자율주행에 있어서 자율주행 차량 주변의 물체 (타 차량, 사람, 오토바이, 자전거 등등)을 인식하는 것은 매우 중요하다. 물체의 위치와 물체의 종류를 예측하여 박스를 씌우거나 물체의 경계선을 따라 마스크를 씌운다. 또한 정지해있는 정적 물체도 있지만, 움직이고 있는 동적 물체들도 있는데 이들의 움직임을 추적하도록 하는 물체 추적 기능도 중요한 임무중 하나이..
    작성자 최고관리자 작성일 2021-08-18

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