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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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