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국가 안보 및 국방 자문 위원회 발표

2021년 12월 01일
어플라이드 인튜이션은 저명한 전직 국가 안보 및 미 국방부 지도자들로 구성된 전략적 국가 안보 및 국방 자문 위원회의 구성을 발표했습니다.
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일라드 길, 어디션, 코투 매니지먼트가 공동 주도하는 미화 1억 7,500만 달러 시리즈 D 펀딩 발표

2021년 11월 11일
어플라이드 인튜이션(Applied Intuition)은 일라드 길 (Elad Gil), 어디션 (Addition)사의 리 픽셀(Lee Fixel), 코투 매니지먼트 (Coatue Management)사의 토마스 라폰트(Thomas Laffont)가 공동 주도하고 기존 투자자들이 대규모로 참여한 펀딩 라운드에서 미화 1억 7,500만달러을 유치하고 자동차 자문 위원회를 설립하였습니다.
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토크 로보틱스(Torc Robotics), 자율주행 트럭의 개발 및 검증 가속화를 위해 어플라이드 인튜이션(Applied Intuition)과 협력

2021년 11월 09일
다년 간 전략적 협력을 통해 Daimler-Torc의 자율주행 차량이 현실 세계의 예측할 수 없고 잠재적으로 위험한 사건에 선제적으로 대응하는 데 도움이 될 것을 기대합니다.
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Build Vs. Buy: ADAS 및 AV 개발 툴 도입을 위한 전략적 의사 결정

2021년 11월 08일
자율주행차(AV) 엔지니어링 조직은 개발자 툴을 직접 구축할 것인지 혹은 구매할 것인지에 대한 딜레마에 직면해 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 엔지니어링 팀이 테스트 및 개발 프로세스에 적합한 툴을 선택할 때 고려하는 몇 가지 옵션에 대해 설명합니다.
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어플라이드 인튜이션의 코어 시뮬레이터가 ISO 26262 인증을 받았습니다

2021 년 11 월 3 일
오늘 우리는 어플라이드 인튜이션의 시뮬레이션 도구 Simian이 TÜV Nord의 ISO 26262 인증을 획득했음을 발표하게 되어 기쁩니다. 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행 차량(AV) 시스템 제조업체는 검증 워크플로의 핵심 부분으로 Simian에 의존할 수 있습니다.
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재시뮬레이션을 사용하여 자율모드해제 이벤트에 대한 AV 스택 검증하기

2021 년 10 월 18 일
본 블로그는 개방루프 로그 재생과 재시뮬레이션을 통해 퍼셉션, 로컬라이제이션, 모션 계획 그리고 제어 시스템의 성능을 평가하여 자율모드해제에 대한 자율주행 스택을 검증하고 확인하는 방법에 대해 살펴봅니다.
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ADAS 및 AV 개발을 위한 ASAM OpenSCENARIO V2.0 및 그 중요성에 대한 입문서

2021 년 9 월 27 일
추상적, 논리적, 구체적 시나리오는 자율주행 시스템의 안전성을 테스트, 검정 및 인증하는 데 필수적인 역할을 합니다. OpenSCENARIO V2.0을 사용하면 추상적 시나리오를 더 쉽게 생성하고 도구 간에 전송할 수 있습니다.
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AV 및 ADAS 시스템 엔지니어가 공공 도로 주행데이터를 사용하여 요구 사항을 자동으로 검증하는 방법

2021 년 9 월 13 일
공공 도로 주행 데이터를 사용하여 요구 사항을 검증하는 것은 역사적으로 어려운 일이었습니다. Applied Intuition의 "시나리오 검색"을 사용하면 기존 접근 방식과 관련된 오류가 발생하기 쉽고 시간 소모적인 작업을 자동화 할 수 있습니다.
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AV 검증 시 오류 사례를 식별하기 위한 계산 효율적 기계 학습 기반 접근 방식

2021 년 7 월 1 일
기하급수적으로 큰 매개 변수 공간에서 오류 사례를 찾기 위해서는 보다 계산 효율적인 접근 방식이 요구됩니다. 기존 검증 워크 플로를 보완할 수 있는 ML 기반 접근 방식을 확인해보세요.
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다중 로봇 시스템의 자율 시스템 협조 및 작업 할당 시뮬레이션에 대한 접근 방식

2021 년 5 월 10 일
자율 다중 로봇 시스템의 상업적 응용 분야는 점점 증가하는 중입니다. 이 게시물에서는 시스템 알고리즘의 확실한 안전성과 발전을 위한 사용 사례, 테스트 및 검증 고려 사항의 예시를 설명합니다.
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광선 추적(ray tracing) 및 불칸(Vulkan) API를 활용한 고성능 센서 모델

2021 년 4 월 5 일
Applied 팀은 자율 시스템의 테스트 및 검증 시 광선 추적을 통해 센서 데이터를 개선하기 위해 불칸(Vulkan) 렌더링 기능을 활용하고 있습니다.
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연구에서 제품까지: 인식 시뮬레이션을 위한 전략 (2부)

2021 년 3 월 29 일
Applied 팀은 5가지 주요 요구 조건에 대한 인식 시뮬레이션 접근 방식의 장단점을 평가합니다. 상세한 센서 검증을 통해 시뮬레이션 된 라이다(lidar)는 실제 데이터와 거의 구분되지 않습니다.
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연구에서 제품까지: 인식 시뮬레이션을 위한 전략 (1부)

2021 년 3 월 25 일
인식 시뮬레이션에는 여러 형태가 있습니다. 생산 배포를 위한 트레이닝 및 검증에 가장 적합한 접근 방식은 어떤 것일까요?
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개방형 표준과 AV/ADAS 개발에서의 주요 역할

2021 년 3 월 21 일
Applied는 시뮬레이션용 개방형 표준을 지원하며 ASAM 표준을 밀접하게 다뤄왔습니다. 이 게시물을 통해 현재 존재하는 일부 제약에도 불구하고 Applied가 표준을 다루는 방식을 확인하실 수 있습니다.
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자율 시스템 개발에서 엄격한 검증 문제 극복

2021 년 2 월 6 일
‘모든 사항'에 대한 확인 및 검증을 수행하는 정형화된 방법이 일차적으로 고려될 수 있지만, L3+ 자율 시스템을 개발하고 배포하기 위해 필요한 수준의 확인 및 검증 방법을 조합하여 사용하는 것이 더 효과적입니다.
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ADAS 및 자율주행차 개발 요구 사항 관리와 트레이서빌리티에 관한 접근 방법

2021 년 1 월 4 일
Applied 팀은 자율주행차 개발이 고도화됨에 따라 점점 더 복잡해지는 자율주행차 개발 관련 요구사항을 관리하기 위한 전통적 방식과 머신러닝(ML) 기반 회사에서 취하는 방식에 대해 논의하고자 합니다.
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알려진, 그리고 알려지지 않은 메트릭스 수치화 또는 지표 수치화를 통한 ADAS 및 AV 개발

2020 년 11 월 16 일
AV 개발을 위해 많은 양의 주행 및 시뮬레이션 데이터가 생성되고 있지만 데이터를 효과적으로 활용하기가 어렵습니다. 저희 Applied 팀이 기존의 요구 사항을 추적하고 설정 범위 내의 데이터 공백을 찾아내는 데이터 활용법에 대해 설명해 드리겠습니다.
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합성 데이터를 통한 인식 알고리즘 개선 및 바운딩 박스당 비용 절감

2020 년 9 월 16 일
이 블로그에서 Applied 팀은 안전에 초점을 맞추면서 AV 알고리즘을 교육하고 개발하기 위한 더 빠르고 비용 효율적인 접근 방식을 가능하게 하는 합성 생성, 라벨 지정 데이터를 사용한 보완 접근 방식에 대해 설명합니다.
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레벨 2 - 레벨 4 자율 주행 차량 시스템에 대한 진행, 회귀 및 모듈식 테스트

2020 년 8 월 17 일
Applied 팀은 본 포스팅에서 자율 주행 시스템의 회귀 테스트와 관련된 문제를 논의하고 테스트를 효과적으로 설정하고 오류를 디버깅하기 위한 모범 사례를 공유합니다.
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단계적 생성에서 결정론으로: 자율 주행을 위한 합성 인지 데이터 시뮬레이션 접근 방식

2020 년 7 월 6 일
자율 주행을위한 센서 시뮬레이션은 어렵고 실시간으로 처리 할 수있는 고 충실도 시뮬레이션이 필요합니다. 인식 시스템을 정확하게 테스트하는 데 사용할 수있는 기술이 있습니다.
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주어진 ODD에서 도메인 커버리지를 사용하여 자율 주행 시스템의 성능 측정

2020 년 6 월 4 일
이 게시물에서 Applied 팀은 현재 사용되는 커버리지 메트릭, 일반적인 문제 및 도움이 될 수 있는 ODD 기반 도메인 커버리지 접근 방식에 대한 통찰력을 공유합니다.
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ISO 26262, SOTIF 및 자율 시스템의 시뮬레이션

2020 년 5 월 11 일
이 게시물에서 Applied 팀은 안전에 중요한 시스템을 구축하기 위한 프레임워크에 시뮬레이션이 어떻게 적용되는지, 이 기술에 대한 최근 표준화 노력 및 이 사용 사례를 지원하기 위한 시뮬레이션 도구의 요구 사항을 공유합니다.
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