본 기술이전 대상인 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 카메라 및 라이다 센서를 융합하여 도심환경 자율주행을 위한 로컬라이제이션, 수집데이터 비식별화, 동적객체 예측 AI/SW 핵심기술이며 이를 활용하여 자율주행 인지 및 판단 시스템을 제작할 수 있는 기반 기술이다.
- 본 기술이전의 목적은 자동차/자동차 부품 또는 모빌리티 서비스에서 운전자 보조 시스템 또는 자율주행 시스템 개발을 위해 필요한 자율주행 인공지능 기반 인지 및 예측 기술을 제공하는 데 목적이 있음
- 기술이전 대상 기술이 활용될 수 있는 자율주행 기술은 레벨이 4단계 및 5단계로 높아질수록 기술 실현에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 인공지능 기술이며, 도심 및 농어촌 비포장도로에서 주행하는데 필요한 요소 기술임
- 또한, 완전자율주행 기술을 실현하기 위하여, 단독 차량 중심 자율주행이 아니라 인프라와 협력하기 위하여, 인프라의 인지 및 예측 기술에 확장 적용할 수 있는 기술임
- 특히 중소·벤터 기업이 자율주행 기술을 개발하여 서비스에 적용하기 위하여 인공지능을 위한 많은 학습데이터의 확보가 중요하며, 단시간에 데이터를 수집 및 가공하기에 비용과 시간이 소요됨. 따라서 본 기술에 포함된 학습 데이터를 기술이전 함으로써 중소·벤처 기업이 자율주행 모빌리티 서비스에 수익을 창출할 수 있는 기반을 마련할 수 있음
- 본 기술이전의 대상이 되는 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 총 3개의 세부 기술로 구성이 되어 있음.
- (세부기술1)라이다, 카메라 융합 로컬라이제이션 기술: 입력 카메라 영상 데이터와 입력 라이다 포인트클라우드 데이터를 이용하여 차량의 모션을 계산하고, 주변 도로의 차선/마커 등을 인공지능으로 검출하여 고정밀 맵과의 매칭을 통한 자율주행차량의 위치를 계산하는 기술
- (세부기술2)자율주행 데이터 반자동 비식별화 기술: 자율주행 수집데이터 및 학습데이터를 공개/공유하기 위하여 영상데이터의 비식별화가 반드시 필요하며 영상 내 사람 얼굴과 차량의 번호판을 인공지능으로 검출하여 모자이크 처리하는 기술
- (세부기술3) 다중센서 융합 동적객체 경로 예측 기술: 타 차량의 과거 궤적데이터와 고정밀 맵 데이터를 이용하여 미래 위치를 예측하는 기술로 과거 2초의 궤적을 입력으로 미래 4초 동안의 미래 위치를 예측하는 기술이며, 타 차량의 위치를 예측함으로써 충돌회피 대응에 보다 용이함. 특히 Cut-in 예측을 통해 자율주행차량이 미리 감속함으로써 안전한 자율주행 Planning이 가능함
기술이전 대상인 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 카메라 및 라이다 센서를 융합하여 도심환경 자율주행을 위한 로컬라이제이션, 수집데이터 비식별화, 동적객체 예측 기술이다.
본 기술은 3 가지 세부 기술로 구성이 되어 있으며 해당 기술들을 통합함으로써 자율주행 인지 및 판단 시스템 구현 및 제작이 가능하다.
■ 1 세부기술: 라이다, 카메라 융합 로컬라이제이션 기술
- 로컬라이제이션 알고리즘 SW
- UI SW
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)
■ 2세부기술: 자율주행 데이터 반자동 비식별화 기술
- 비식별화 인공신경망 학습 SW
- 비식별화 인공신경망 추론 SW
- 비식별화 학습데이터 레이블링 SW
- 학습/검증 데이터
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)
■ 3세부기술: 다중센서 융합 동적객체 경로 예측 기술
- 동적객체 경로 예측 인공신경망 학습 SW
- 동적객체 경로 예측 인공신경망 추론 SW
- 동적객체 경로 예측 학습데이터 레이블링/편집 SW
- 학습/검증 데이터
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)
본 기술이전의 범위는 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”을 설계하고 구현할 수 있는 기술문서, SW, AI 모델, 학습 데이터임.
- 도심환경 자율주행, 농어촌 교통소외지역 자율주행, 첨단운전자보조시스템 제품화 및 사업화를 위한 인지/판단 기술에 활용될 수 있음
- 완전자율주행(레벨4,5)의 기술 실현을 위해 인공지능이 가장 중요한 역할을 수행하며, 본 기술을 적용할 경우 기술의 수준 및 완성도가 높아 자율주행 관련 서비스에 다양하게 적용 가능
- 또한 공공목적의 자율주행 셔틀 서비스, 향 후 민간 모빌리티 서비스에 본 기술을 적용함으로써 교통사고로 유발되는 사회?경제적 비용을 절감하는데 효과가 있음