Applied Intuition 블로그

대규모 자율 주행 데이터 세트 마이닝을 위한 AI

자율 주행 차량 개발에서 방대한 데이터 세트를 선별하는 것은 엔지니어링 팀에게 상당한 도전 과제입니다. 기존의 데이터 마이닝 방법은 너무 느리고 유연하지 않은 경우가 많습니다. 이번 블로그 게시물에서는 Applied Intuition의 Data Explorer가 새로운 ML 패러다임과 기초 모델을 포함한 고급 AI로 이러한 문제를 해결하여 데이터 분석을 개선하고 개발을 가속화하는 방법을 살펴봅니다.

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form.

지도 검증 방법: IEEE IV 2022에서의 시사점

올해 IEEE Intelligent Vehicles Symposium에서 Applied Intuition은 실제 자율주행 프로그램에서 사용되는 지도 검증 및 도로 모델 생성 방법에 대해 발표하고 토론을 주도 했습니다.

자율 시스템의 검증 및 검증: Tech.AD Europe 2022 에서 배운 것

Applied Intuition은 Tech.AD Europe에서 주요 이해 관계자와 함께 4개의 심층 세션을 주최했습니다. 우리 팀은 자율 시스템 검증 및 검증에 대한 토론을 주도했습니다.

온로드 AV에 대한 표준 및 성능 메트릭: NIST 워크숍에서 얻은 교훈

블로그 소개 페이지 요약: Applied Intuition은 정부, 학계, 산업 전문가들과 함께 NIST 워크숍에 참여했습니다. 패널은 온로드 AV를 위한 AI와 AV 기술에 대한 신뢰를 구축하는 방법에 대해 논의했습니다.

CARLA를 활용한 대규모 시뮬레이션 및 검증

Applied Intuition 도구는 CARLA와 같은 기타 시뮬레이터와의 통합을 통해 시뮬레이터의 기능을 보완하여 AV 팀이 AV 개발을 효율적이고 성공적으로 확장하고 검증할 수 있도록 지원합니다.

February 8, 2022

오프로드 AV 시뮬레이션에서 서스펜션 모델이 중요한 이유

오프로드 차량은 종종 고르지 않은 지형을 처리해야 하기 때문에 서스펜션 모델은 오프로드 시뮬레이션에 매우 중요합니다. 차량의 서스펜션을 고려하지 않은 시뮬레이션은 실제 세계를 완전히 대표하지 못하는 결과를 초래할 수 있습니다.

January 11, 2022

사례 연구: 합성 데이터를 활용한 객체 감지 성능 향상

Applied Intuition’s perception team has conducted a case study that uses Spectral synthetic data to improve a perception algorithm’s object detection performance on underrepresented classes in a real-world dataset.

December 13, 2021

Resources

Applied Intuition의 로그 관리 핸드북: 로그 탐색(파트 2)

November 1, 2022

어플라이드의 로그 관리 핸드북: 로그 데이터를 활용하여 자율주행 시스템 강화(1부)

October 19, 2022

Applied Intuition의 V&V 핸드북: ADAS 및 ADS 개발의 다양한 단계에서의 검정 및 검증 (V&V) (1부)

사례 연구: 합성 데이터를 활용한 객체 감지 성능 향상

December 13, 2021