FAQ
오프로드 자율주행 스택은 인공지능(AI) 및 ML(기계학습) 기반 알고리즘 모듈, 레퍼런스 하드웨어 아키텍처, 레퍼런스 소프트웨어 애플리케이션, 그리고 시스템 통합 및 검증을 위한 툴링 등을 통합해 구성됩니다. 이를 통해 자율주행 차량이 복잡하고 정형화되지 않은 지형에서도 안전하고 효율적으로 주행할 수 있도록 하며, 운영 효율성을 높이고 인간의 개입을 줄일 수 있습니다.
자동차 OEMs와 오프로드 차량 운영자는 자율주행 스택을 통해 자율주행 성능을 향상시키고, 안전성을 높이며, 까다로운 오프로드 환경에서도 안정적이고 신뢰할 수 있는 개발을 진행 가능하다는 이점을 얻을 수 있습니다.
자율주행 스택은 고도화된 센서 융합, 정밀한 위치 추정, 그리고 향상된 인식 시스템을 통해 안전성을 확보하며, 운전자 보조 차량부터 완전 자율주행 차량에 이르기까지 폭넓은 운용 시나리오를 지원합니다. 또한 명확한 의사결정을 지원하는 종합적인 시각화 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 오프로드 환경에서도 운영자의 신뢰와 안전성을 높입니다.
네. Applied Intuition의 오프로드 자율주행 스택은 유연한 설계를 바탕으로 기존 차량 시스템과 원활하게 통합될 수 있도록 설계되어 있습니다. 모듈형 아키텍처를 통해 특정 운용 요구사항에 맞게 커스터마이즈가 가능하며, 기존 시스템에 대한 대규모 변경 없이도 자율주행 성능을 향상시킬 수 있어 자연스럽게 향상된 자율주행 기능으로 전환할 수 있습니다.
오프로드 자율주행 스택은 최신 인공지능(AI) 및 ML(기계학습) 기술을 활용합니다. 이를 통해 장애물과 지형 변화를 정확하게 식별하고 분류할 수 있는 향상된 인식 알고리즘을 구현합니다. 또한 인공지능(AI) 기반 의사결정 기능은 경로 계획과 장애물 회피 전략을 실시간으로 최적화하여 예측하기 어려운 오프로드 환경에서도 효율적이고 안전한 주행을 가능하게 합니다.
Applied Intuition 팀은 소프트웨어, 시뮬레이션, 자동차 분야의 전문가들로 구성되어 있으며, 글로벌 주요 자동차 OEM, 소프트웨어 기업, 자율주행 프로그램 등의 경험을 보유하고 있습니다. 또한 고객사와 긴밀히 협력해 요구사항을 반영하고, 통합 지원 및 화이트박스 기반의 유연한 솔루션을 제공합니다.
