Applied Intuition 블로그

오프로드 자율운행 운전석 시승하기

험준한 지형부터 변화하는 환경까지 오프로드 자율운행의 과제와 Applied Intuition의 기술로 내비게이션과 안전성을 향상시키는 방법을 살펴보세요.

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AV 검증 시 오류 사례를 식별하기 위한 계산 효율적 기계 학습 기반 접근 방식

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.

다중 로봇 시스템의 자율 시스템 협조 및 작업 할당 시뮬레이션에 대한 접근 방식

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.

광선 추적(ray tracing) 및 불칸(Vulkan) API를 활용한 고성능 센서 모델

Applied Intuition 팀은 자율 시스템의 테스트 및 검증 시 광선 추적을 통해 센서 데이터를 개선하기 위해 불칸(Vulkan) 렌더링 기능을 활용하고 있습니다.

연구에서 제품까지: 인식 시뮬레이션을 위한 전략 (2부)

Applied Intuition 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.

연구에서 제품까지: 인식 시뮬레이션을 위한 전략 (1부)

인식 시뮬레이션에는 여러 형태가 있습니다. 생산 배포를 위한 트레이닝 및 검증에 가장 적합한 접근 방식은 어떤 것일까요?

개방형 표준과 AV/ADAS 개발에서의 주요 역할

Applied Intuition는 시뮬레이션용 개방형 표준을 지원하며 ASAM 표준을 밀접하게 다뤄왔습니다. 이 게시물을 통해 현재 존재하는 일부 제약에도 불구하고 Applied Intuition가 표준을 다루는 방식을 확인하실 수 있습니다.