자율 주행 시 안정한 운행을 위하여 자율주행 센서들이 인지하지 못하는 다양한 정보(교통, 날씨, 차량 등)들을 딥러닝으로 학습하여 개발자 및 서비스 업체(기관)가 사용할 수 있도록 가공된 데이터를 제공
자율주행 차량의 CAN 데이터와 센서 데이터 (카메라, 라이다, 레이다 및 GPS), 그리고 각종 환경 데이터를 수집합니다. 이는 고속도로, 터널, 주거단지 및 인근지역, 공항이나 복잡한 도시 등 지역적 정보와 날씨 정보까지 포함됩니다.
이렇게 수집된 데이터를 정제하고 가공하여 스프링클라우드의 인공지능 빅데이터 아키텍쳐로 자율주행 학습데이터 가공, 자동 ‘이상상황’ 데이터 생성, 자율주행 복잡도 추출 데이터, 자율주행 시뮬레이션 데이터를 서비스할 수 있게 됩니다.
인공지능을 구축하는데 있어서 가장 난해한 엣지케이스(Edge Case: 흔치 않은 상황)의 시나리오를 생성하여 교통사고 시나리오를 재현하여 사고 분석 모니터링을 가능하게 합니다.
시나리오 조건에 TTC, 차선 변경 시간 등의 조건과 국내 도로 환경에 맞는 차선 폭이라던지 제한속도 등을 고려하게 됩니다.
도로, 환경, 날씨 등의 다양한 조건의 시나리오를 개발하여 차량에 탑재된 센서를 통하여 데이터를 취득합니다. 취득된 데이터로 데이터셋을 구성하고 가공하여 인지 SW의 표준 평가와 검증을 시행합니다.
스프링고 STEP은 주행상황 인지 SW 검증을 위한 주행 환경 데이터베이스, 평가모델 및 검증용 플랫폼이라 할 수 있습니다.
스프링클라우드는 획득한 주행 데이터를 저장하기 위한 통합 DB를 구축하고 UX/UI 를 적용한 평가 결과의 시각화된 기능을 제공합니다.
관련문의 : business@aspringcloud.com