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.

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이제 모셔널(Motional)의 nuScenes 데이터셋이 Applied Intuition의 Data Explorer를 통해 검색 가능 합니다

연구원과 개발팀은 nuScenes 데이터 세트에서 특정 장면, 이벤트, 이상 징후를 쿼리하여 학습 데이터 세트를 생성하거나 온로드(on-road) 문제를 검증 및 검정할 수 있습니다.

December 13, 2021

Build Vs. Buy: ADAS 및 AV 개발 툴 도입을 위한 전략적 의사 결정

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.

November 8, 2021

재시뮬레이션을 사용하여 자율모드해제 이벤트에 대한 AV 스택 검증하기

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.

October 18, 2021

ADAS 및 AV 개발을 위한 ASAM OpenSCENARIO V2.0 및 그 중요성에 대한 입문서

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.

September 27, 2021

AV 및 ADAS 시스템 엔지니어가 공공 도로 주행데이터를 사용하여 요구 사항을 자동으로 검증하는 방법

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.

September 13, 2021

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.

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