2025년 4월 5일 토요일

검토요청 / 경산 -삼보 // 디지털트윈 기반 자율주행차 설계 및 동적특성 분석 /

 가. 교 육 명: '디지털트윈 기반 자율주행 설계 및 동적특성 분석'교육 

나. 일 시: 2024. 12. 19(목) 09:00 ~ 16:00 (6H) 다. 장 소: 영남대학교(경산캠퍼스) 안전체험교육장 G19-104호 라. 대 상: 재직자 및 관리자 (고용보험 가입 必) 마. 강 사: 권성진 교수(영남대학교 미래자동차공학과) 바. 교육내용 1) 미래차 개요 및 자율주행차 기술동향 3) 자율주행 독자 교육 플랫폼 SB-9911-003 Rev.(1) 삼보모터스 주식회사 A4 (210 × 297) 이에 아래와 같이 12월 마지막 '전문 실습 교육'을 실시하오니 많은 관심과 참여 부탁드리며 ‡42921 대구광역시 달성군 다사읍 세천로 3길 111 4층 기술연수원 ☎(053)580-3691 FAX (053)289-7113 2024년 12월 04일 삼보모터스㈜ 기술연수원에서는 고용노동부와 한국산업인력공단의 '산업전환 공동 훈 련 센 터 ' 운 영 을 통 해 지 역 자 동 차 기 업 의 미 래 모 빌 리 티 생 태 계 조 성 을 위 한 교육을 진행 할 예정이오니 협약기업 임ㆍ직원들의 많은 신청 바랍니다. 

본 과정은 영남대학교 미래자동차과의 장비(AR/VR)를 활용하여 보다 다양한 컨텐츠를 활용한 삼보모터스㈜ 기술연수원장 ∙前 한국자동차 연구원 차량안전연구센터 센터장/수석연구원 ∙前 Univ. of New South Wales(호주)연구원 ∙前 Univ. of Tokyo(일본) 연구원 2) 자율주행차 핵심기술 및 인지기술 4) 자율주행 인공지능 사례 5) 디지털트윈 기반 자율주행차 기술 실습

-https://logistician.tistory.com/entry/DT-Digital-Transformation%EC%99%80-DX-Digital-eXperience-%EC%A0%95%EC%9D%98%EC%99%80-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EA%B3%A0%EB%A0%A4%EC%82%AC%ED%95%AD

DT와 DX는 모두 디지털 전환을 의미하는 용어입니다. DT는 Digital Transformation의 약어이며, DX는 Digital의 D와 Transformation(전환)의 의미를 갖고 있는 X로 만들어진 합성어

디지털트윈 기반 자율주행차 설계 및 동적특성 분석

미래차 개요 및 자율주행차 기술동향

자율주행차 핵심기술

자율주행 독자 교육 플랫폼 및 자율주 행 인공지능 사례

디지털트윈 기반 자율주행차 실습


한국자동차연구원https://www.katech.re.kr/

-‘2024 미래항공모빌리티(AAM) Conference

-공지사항 https://www.katech.re.kr/page/1b9d4cae-2708-4290-8638-d1133afb6c5a?searchText=&page=1

- 시뮬레이션  

 자동차 자율주행 시물레이션 


자동차 시뮬레이션 • 주행 시뮬레이션 • 자율 주행

rFpro
https://rfpro.com › ...
rFpro, 엔지니어링 등급 차량 시뮬레이션 및 엔지니어링 역학에 의해 당신에게 가져온 자동차 시뮬레이션, 더 많은 전화 02380 989235.



- Car-vartar - http://carvatar.co.kr/ 

  /// http://www.carvatar.co.kr/contents/view?menuId=M010102


- https://www.youtube.com/watch?v=eVf24UteZ-s

DGIST 최지웅 교수 [소개] 기존의 저용량 제어 메시지 전송 위주의 in-vehicle network (IVN)로는 ADAS, 자율주행을 위한 대용량의 정보를 저지연으로 전송하기 어렵다. 이에 따라 Gbps 이상의 초고속 차량 이더넷, 차량용 serdes 기술 등이 도입되고 있으며, 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서 정보 전달 및 고화질 디스플레이로의 전송 등에 본격적으로 도입되고 있다. 본 발표에서는 이러한 IVN의 동향 및 기존 IVN 기술을 설명한다. 이어서 차량 이더넷, serdes 등 차세대 IVN 기술에 대해 소개한다. 마지막으로 이러한 IVN 기술을 적용한 연구 개발 사례들을 소개하여 이해의 깊이를 더하고자 한다


자율주행 시물레이션 프로그램 : 



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테슬라의 자율주행 단계는 레벨 2로 알려져 있습니다. 테슬라 차량에 탑재된 오토파일럿은 2단계 자율주행 ADAS로, 향후 FSD(Full Self Driving)로 탈바꿈될 예정입니다. 
자율주행 단계는 다음과 같습니다.
  • 레벨 1: 차량 간격 유지 등을 도와주는 운전자 보조 단계 
  • 레벨 2: 스스로 감속하거나 가속하는 등 부분 자동화가 이뤄지는 단계 
  • 레벨 3: 사람의 손이 자유로워지고, 자동차 스스로 주행하는 자율주행 단계 
  • 레벨 4: 정해진 도로 조건의 모든 상황에서 자율주행이 가능한 단계 
  • 레벨 5: 운전자가 불필요하며 탑승자 만으로 주행이 가능한 단계 
모건스탠리에 따르면, 기존에 판매된 테슬라 차량이 주행보조(FSD) 서비스로 운행한 누적 주행거리는 10억 마일(약 16억㎞)에 이릅니다. 축적된 데이터가 자율주행 기술에 필요한 머신러닝(ML)과 신경망 훈련에 도움이 된다고 분석됩니다. 
- https://aiheroes.ai/community/187
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Tech Issue - 자율주행 기술의 성장 단계와 3가지 적용 사례_

자율주행 기술의 현재 그리고 미래


-GNSS :  https://gnssdata.or.kr/main/getMainView.do 



한국토요타자동차 공식홈페이지

toyota.co.kr
https://www.toyota.co.kr
한국토요타 — 품격 있는 여정을 위한 완벽한 선택 플래그십 미니밴 ALPHARD. 토요타 알파드, 구매혜택, 시승신청, 전시장 안내.


- 보안 

-광산 : 

지하 광산 및 폐쇄구역에서의 무선데이터 송수신용 IoT릴레이무선중계기



- 자동차간의 데이터 교환 시스템 -

자동차간 통신시스템을 활용한 접촉사고 방지시스템 Ⅰ
-http://www.smtfocus.co.kr/article/print.asp?idx=748

- 측위 시스템의 한계성

- 계절에 따른 AI인지 - ODD / ODER / DETCTION  - 혹한기/혹서기에서의



Odd One Out 게임 접속 링크 https://g.co/arts/fhqm3Zso5sUfwBh99 AI의 생성 결과물과 그렇지 않은 것을 구분하는 것이 능력이 된 시대! 우리가 갖추어야 할 새로운 역량, 'AI LITERACY(인공지능 문해력)'을 게임으로 배워봅시다. 인간이 창조한 예술 작품과 AI가 생성한 작품을 구분하는 간단한 퀴즈 게임. Google Art & Culture에서 제공하는 학습게임 'Odd One Out'입니다.
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자동차 위치 추정 방법에는 여러 가지가 있습니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다:

  1. GPS 기반 추정: GPS 수신기를 자동차에 탑재하여 실시간 위치 추정을 가능하게 합니다.GPS 기반의 위치 추정 방법에는 여러 가지가 있습니다. 여기 몇 가지를 소개할게요:

    1. 표준 GPS: 가장 널리 사용되는 방법으로, 위성 신호를 받아 현재 위치를 계산합니다. 오차 범위는 대략 10미터 정도입니다.

    2. DGPS (Differential GPS): 표준 GPS보다 더 정밀한 위치 추정을 위해 교정 신호를 사용합니다. 수미터 내의 정밀도를 제공합니다.

    3. RTK (Real-Time Kinematic GPS): 매우 높은 정밀도를 제공하며, 주로 측량 및 농업 분야에서 사용됩니다. 오차 범위는 센티미터 단위로 줄일 수 있습니다.

    4. AGPS (Assisted GPS): 모바일 네트워크를 활용하여 GPS 신호 수신을 돕습니다. 초기 위치 추정 시간을 단축시켜 줍니다.

  2. 카메라 기반 추정: 카메라를 이용하여 주변 환경을 촬영하고, 이미지 처리 기술을 통해 자동차의 위치를 추정합니다.

    카메라 기반 추정 종류는?

카메라 기반 위치 추정 방법에는 다양한 기술이 있습니다. 주요 방법들은 다음과 같습니다:

  1. 비전 기반 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): 카메라를 사용하여 주변 환경의 지도를 생성하고, 실시간으로 위치를 추정합니다. 자율주행 자동차 및 로봇에서 많이 사용됩니다.

  2. 모노큘러 카메라 기반: 단일 카메라로 이미지를 촬영하고, 이미지 처리 알고리즘을 통해 위치를 추정합니다. 상대적으로 간단하지만, 정확도가 다소 낮을 수 있습니다.

  3. 스테레오 비전: 두 개의 카메라를 사용하여 3D 환경을 인식하고, 깊이 정보를 바탕으로 위치를 추정합니다. 보다 정밀한 추정이 가능합니다.

  4. 피처 매칭: 이미지 내의 특징점을 추출하여 이전 프레임과 현재 프레임을 비교함으로써 위치 변화를 추적합니다.

  5. 후방 카메라 사용: 주로 주차 보조 시스템에서 사용되며, 후방 카메라를 통해 장애물과의 거리를 측정하여 위치를 추정합니다.


  1. 레이더 기반 추정: 레이더를 이용하여 주변 장애물과 자동차 간의 거리를 측정하여 위치를 추정합니다.

레이더 기반 위치 추정은 차량 주변의 물체나 장애물을 탐지하고 그들과의 거리를 측정하여 위치를 추정하는 방법입니다. 주요 방법은 다음과 같습니다:

  1. 밀리미터파 레이더 (mmWave Radar): 고주파 신호를 사용하여 차량 주변의 물체를 탐지합니다. 이 방법은 특히 짧은 거리에서 높은 정밀도를 제공합니다.

  2. 장거리 레이더: 주로 차량 전방의 물체를 탐지하여 긴 거리에서도 정확한 위치를 추정할 수 있습니다. 고속도로 주행 시 유용합니다.

  3. 단거리 레이더: 주차 보조 시스템에서 자주 사용되며, 근거리의 물체와의 거리를 측정하여 차량의 위치를 정밀하게 조정합니다.

  4. 리드시프트 레이더 (LIDAR): 레이저를 사용하여 주변 환경의 3D 지도를 생성하고, 이를 통해 차량의 위치를 정밀하게 추정합니다. 자율주행차에서 많이 사용됩니다.

  5. 신호 처리 및 융합: 레이더 데이터를 다른 센서의 데이터와 결합하여 더 정확한 위치 추정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 카메라나 GPS와의 데이터를 결합하는 방법입니다.

  1. 지상 기반 시스템: V2X(차-차, 차-인프라) 통신을 통해 주변 차량과 인프라와의 정보를 교환하여 위치를 추정합니다.

지상 기반 시스템 방법?

지상 기반 시스템을 사용한 위치 추정 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이러한 시스템은 주로 차간 및 차-인프라 간의 통신을 활용하여 위치를 추정합니다. 주요 방법들은 다음과 같습니다:

  1. V2X (Vehicle-to-Everything) 통신: 차량과 모든 주변 객체 간의 정보를 교환하여 위치를 추정합니다. V2X는 V2V (차량-차량), V2I (차량-인프라), V2P (차량-보행자), V2N (차량-네트워크) 등의 하위 범주로 나눌 수 있습니다.

  2. RTK GNSS (Real-Time Kinematic Global Navigation Satellite System): 고정된 기준국과 이동 수신기 간의 데이터 통신을 통해 실시간으로 정확한 위치를 추정합니다. 이 방법은 주로 도로 인프라와 차량 간의 통신을 활용합니다.

  3. 지상 기반 무선 시스템: 와이파이, 블루투스, RFID와 같은 무선 통신 기술을 활용하여 차량의 위치를 추정합니다. 예를 들어, 와이파이 핫스팟과의 신호 강도를 통해 위치를 추정할 수 있습니다.

  4. DSRC (Dedicated Short-Range Communications): 특정 범위 내에서 고속 데이터 통신을 가능하게 하는 기술로, 차량과 인프라 간의 실시간 통신을 통해 위치를 추정합니다. 주로 교통 신호 시스템과 연계됩니다.

  5. 기타 보조 시스템: 기존의 지상 기반 시스템을 보완하기 위해 레이더, 라이다, 초음파 센서 등의 데이터를 결합하여 더 정밀한 위치 추정을 수행할 수 있습니다.

이러한 방법들은 각각 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 어떤 방법에 대해 더 알고 싶으신가요?



ODOMETRY? -  https://blog.naver.com/ycpiglet/222139215170


Odometry는 차량이나 로봇의 위치 및 방향을 추정하는 기술로, 주로 휠 인코더를 사용하여 바퀴 회전 수와 회전각을 측정합니다. 이를 통해 이동한 거리와 방향 변화를 계산합니다. 주요 방법들은 다음과 같습니다:

  1. Dead Reckoning Odometry: 이동 거리와 방향 변화를 측정하여 이전 위치에서 현재 위치를 추정합니다. 누적 오차가 발생할 수 있지만, 실시간 추정에 유용합니다.

  2. Visual Odometry: 카메라를 사용하여 주변 환경을 촬영하고, 연속된 이미지 프레임 사이의 변화를 분석하여 이동 경로를 추정합니다. 더 정밀한 추정이 가능하지만, 복잡한 이미지 처리 기술이 필요합니다.

  3. Wheel Odometry: 바퀴 회전수를 기반으로 이동 거리를 측정합니다. 간단하지만, 바퀴 슬립이나 불규칙한 지형에서는 오차가 발생할 수 있습니다.

  4. Inertial Odometry: 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 이동 거리와 방향을 측정합니다. 다른 방법과 결합하여 오차를 보정할 수 있습니다.

  5. Hybrid Odometry: 위의 방법들을 결합하여 더 정밀한 위치 추정을 수행합니다. 예를 들어, Visual Odometry와 Inertial Odometry를 결합하여 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

Odometry는 자율주행차, 로봇 공학, 드론 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.


Sensor Fusion은 여러 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여 보다 정밀하고 신뢰할 수 있는 정보를 생성하는 기술입니다. 자율주행 차량, 로봇 공학, 드론 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 주요 방법들은 다음과 같습니다:

FINGER PRINT  기반 실내위치 측위-Fingerprint 측위방법은 AP가 설치된 환경에 사용자 가 진입하였을 때, AP로부터의 신호세기를 확인하여 데이터베이스에 미리 저장되어 있는 참조 지점(RP: Reference Point)들에서의 신호세기와 비교하여 가장 유사한 특성을 가지는 RP를 사용자의 위치로 추정하는 방법

소네트.ai

https://sonnet.ai/en/main/

Sonnet.ai – “The poetic designers“

sonnet.ai
https://sonnet.ai › ...
2024. 5. 13. — Sonnet.AI is a full-stack autonomous driving company that operates the commercial robotaxi service RAXI TM , developed with its own autonomous driving software ...

브로셔 다운로드 - Sonnet.ai

sonnet.ai
https://sonnet.ai › 2024/08 › SONNET_brochure
소네트는 자율주행 로보택시 전문기업입니다. 자율주행 요소 기술에서 서비스 제공까지, 모빌리티의 미래를 만들어갑니다. DGIST 연구원 창업 1호 기업

-  https://sonnet.ai/en/main/.



1. **칼만 필터 (Kalman Filter)**: 연속적인 센서 데이터를 결합하여 현재 상태를 추정하는 방법입니다. 주로 위치, 속도, 가속도 등의 추정에 사용됩니다.


2. **확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter, EKF)**: 칼만 필터의 비선형 버전으로, 복잡한 시스템에서도 적용할 수 있습니다.


3. **입자 필터 (Particle Filter)**: 여러 개의 입자를 이용하여 상태를 추정하며, 복잡하고 비선형적인 시스템에 유용합니다.


4. **베이지안 필터 (Bayesian Filter)**: 센서 데이터를 확률적으로 결합하여 추정을 수행합니다.


5. **상태 추정 및 트래킹 (State Estimation and Tracking)**: 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 통합하여 이동체의 위치와 경로를 추적합니다.


6. **초음파, 라이다, 카메라, IMU 등의 센서 결합**: 각 센서의 특성과 장점을 결합하여 더 정확한 정보를 얻습니다. 예를 들어, 라이다와 카메라 데이터를 결합하면 보다 정밀한 장애물 인식이 가능합니다.


Sensor Fusion은 각 센서의 한계를 보완하고, 더 신뢰성 있는 데이터를 제공하여 자율주행 및 로봇의 성능을 향상시킵니다. 이외에도 다른 주제나 궁금한 사항이 있으신가요? 😊






HD Map, 자율주행을 위한 정밀지도

https://medium.com/@inavi9610/hd-map-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%A0%95%EB%B0%80%EC%A7%80%EB%8F%84-3b06b82ce484#id_token=eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IjU2NGZlYWNlYzNlYmRmYWE3MzExYjlkOGU3M2M0MjgxOGYyOTEyNjQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJpc3MiOiJodHRwczovL2FjY291bnRzLmdvb2dsZS5jb20iLCJhenAiOiIyMTYyOTYwMzU4MzQtazFrNnFlMDYwczJ0cDJhMmphbTRsamRjbXMwMHN0dGcuYXBwcy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20iLCJhdWQiOiIyMTYyOTYwMzU4MzQtazFrNnFlMDYwczJ0cDJhMmphbTRsamRjbXMwMHN0dGcuYXBwcy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20iLCJzdWIiOiIxMTE0NjI4Mzk1MzUzNjA3NDQwMjAiLCJlbWFpbCI6IjExNDc5NzlAZ21haWwuY29tIiwiZW1haWxfdmVyaWZpZWQiOnRydWUsIm5iZiI6MTczNDU4NjU1OCwibmFtZSI6IkouIEsuIENITyIsInBpY3R1cmUiOiJodHRwczovL2xoMy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20vYS9BQ2c4b2NLUmxNWlh0dGwzaUd3aElBRFVxYmFrTzVIWVdqTmxmaVNJdTFTNmVfZ1VaU05Qam96UD1zOTYtYyIsImdpdmVuX25hbWUiOiJKLiBLLiIsImZhbWlseV9uYW1lIjoiQ0hPIiwiaWF0IjoxNzM0NTg2ODU4LCJleHAiOjE3MzQ1OTA0NTgsImp0aSI6ImMwNDZlMGQ3MzRmYjZjYTIxOWY4OTU3MWVhNWNmYzExYmFiZmUwYTkifQ.E7pf7_XNdrPzXRAL1B-jcxszyN3iX74yt2UzmoGvQcKjc_pwjGL0UfcT27IhVYysQByCuZN71bmLTl2uUO-l7xAmxATy7i16TNf3T3Vc2QAlJBSwGdo0uHPomgxk1YnZuo_gvMdBS_UZ8Xwymejf5VlsH-1GHr9z_Czw9yLdI6OIT8x_HNzZq5YPGJo7H42Z6nGl1Y6zGCyKYxQmcQJamFiC7LVXnBzWejyvuY4JCyl4IXU80Omsq7h-Npw8Dy9dcTm3-RGRCGgJnU2U0grfjkn-GZ5BGGTeyJxdXYX0_0WC6qA5EtBrYm3N7v0JJ5aWYPWyPxfn0iNvC0z4dZxehw




- 무인 자율 배송 모빌리티 및 커넥티비티 플랫폼



무인 자율 배송 모빌리티 및 커넥티비티 플랫폼은 가변적인 주행 환경과 기상 상황에서도 끊임없이 배송 서비스를 가능하게 하는 기술을 말합니다. 이 기술을 개발하기 위해서는 다음과 같은 세부 과제를 수행해야 합니다. 
  • 무인 자율배송 모빌리티 주행플랫폼 개발
  • 센서 인프라 협조 기반 자율주행 커넥티비티 기술 개발
  • 다중 모빌리티 통합 관제시스템 개발 및 서비스 실증
현대자동차그룹은 소프트웨어 중심의 자동차(SDV, Software Defined Vehicle) 개발 체제로 전환하고 있습니다. 이를 통해 고객에게 안전하고 편안한 이동의 자유를 제공하고, 다양한 시장과 고객의 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 할 계획입니다. 
또한, SKT는 로봇제어기술 고도화생산공장을 확대 적용할 계획이며, KT는 안양서 무인버스를 운행하고 있습니다. LG유플은 차량관제 서비스를 제공하며, 차세대 모빌리티 인프라 경쟁을 하고 있습니다. 


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Fish hook은 물고기를 잡기 위해 사용하는, 굽은 금속으로 되어 있고 한쪽 끝에 바늘이 달린 도구를 의미합니다. 낚시 후크의 뒤쪽에는 고리 모양의 눈이 있어 낚싯줄을 매달아 사용합니다. 
낚시 후크에는 다음과 같은 종류가 있습니다. 
  • All Purpose Hooks
  • Bass Hooks
  • Big Game Hooks
  • Circle Hooks
  • Double Hooks
  • Treble Hooks
  • Heritage Fly Hooks
  • Fly Hooks
  • Jig Hooks
  • Jig Heads




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