Applied Intuition blog

블로그 소개 페이지 요약: Applied Intuition은 정부, 학계, 산업 전문가들과 함께 NIST 워크숍에 참여했습니다. 패널은 온로드 AV를 위한 AI와 AV 기술에 대한 신뢰를 구축하는 방법에 대해 논의했습니다.

Applied Intuition 도구는 CARLA와 같은 기타 시뮬레이터와의 통합을 통해 시뮬레이터의 기능을 보완하여 AV 팀이 AV 개발을 효율적이고 성공적으로 확장하고 검증할 수 있도록 지원합니다.

오프로드 차량은 종종 고르지 않은 지형을 처리해야 하기 때문에 서스펜션 모델은 오프로드 시뮬레이션에 매우 중요합니다. 차량의 서스펜션을 고려하지 않은 시뮬레이션은 실제 세계를 완전히 대표하지 못하는 결과를 초래할 수 있습니다.

Applied Intuition’s perception team has conducted a case study that uses Spectral synthetic data to improve a perception algorithm’s object detection performance on underrepresented classes in a real-world dataset.

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

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.

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.

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.

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.

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.