차량용 SDS

Applied Intuition의 차량용 SDS (Self-Driving System)로 ADAS 개발 및 배포를 가속화하세요 — 차량용 완전하고 확장 가능한 엔드투엔드 자율주행 스택

과제

고급 운전자 보조 시스템(ADAS)에 대한 성능 기대치가 높아지면서 자동차 제조사들은 차량 라인업 전반에 걸쳐 경쟁력 있는 기능을 제공해야 하는 압박을 받고 있습니다. 이를 위한 신뢰할 수 있는 차량용 자율주행 시스템을 개발하려면 하드웨어, 소프트웨어, 검증 분야에서의 깊은 전문성이 필요합니다.

도시 및 고속도로 환경에서는 예외적인 상황을 처리하기 위해 인간과 유사한 판단력이 필요합니다. 여기에는 의도 예측, 예상치 못한 행동 해석, 갑작스러운 위험에 대한 반응 등이 포함됩니다.

강력한 인지및 판단 능력은 방대하고 다양성 있는 데이터로 훈련된 엔드투엔드 모델을 요구하며, 새로운 도시 및 주행 환경에 확장 가능해야 합니다.

블랙박스 자율주행 시스템은 공급업체 종속성을 초래해 OEM의 하드웨어 선택권을 제한하고 공급망 유연성을 저해합니다.

접근 방식

Applied Intuition의 차량용 SDS (Self-Driving System)는 OEM이 안전하고 인간과 유사한 자율주행 퍼포먼스를 신속히 도입할 수 있도록 지원하는 완전하고 확장 가능한 엔드투엔드(E2E) ADAS 스택입니다. 이 시스템은 L2++ 기능부터 완전한 E2E 경험까지 제공하며, L3 및 L4 수준으로 확장 가능합니다.

최신 뉴럴 네트워크와 머신러닝 모델을 활용한 엔드투엔드 접근 방식으로, 운전자 수준의 안전하고 부드러운 운전 경험을 제공합니다

원격 지능형 주차, 자동 긴급 제동(AEB), 고급 도시 운전, 고속도로 자율 주행 등 포괄적인 ADAS 기능 세트

유연한 하드웨어 아키텍처는 비용 효율적인 컴퓨팅, ECU, 센서 설정을 가능하게 하며, 과도한 사양을 피하고 라인업 전반에 걸쳐 확장 가능합니다

양산 센서와 임베디드 컴퓨팅을 사용하여 생산 준비를 위해 처음부터 설계되었습니다

Applied Intuition 도구와 원활하게 통합되어 검증 및 검증 과정을 가속화합니다

차량용 SDS는 어떻게 다른가요?

Applied Intuition의 솔루션

자율주행 스택 구성 요소

도시 자율주행을 위한 엔드투엔드 스택과 더 넓은 적용을 위한 2단계 엔드투엔드 스택으로, 각각 복잡한 운전 환경 (악천후 및 도로 조건 포함)에서 정밀하고 신뢰할 수 있는 성능을 제공하는 모듈형 머신러닝 (ML) 구성 요소를 포함합니다.

인식 네트워크

행동 네트워크

안전한 스택

자율주행 시각화

데이터 엔진

Applied Intuition의 데이터 엔진은 엔드투엔드 자율주행을 지원하며, 모델 성능이 다양한 고품질 데이터셋의 지능형 큐레이션을 주도하는 통합 데이터 플라이휠을 구동합니다. 이는 자율주행 스택의 빠른 반복 개발을 가능하게 합니다.

데이터 엔진은 확장 가능한 인프라를 기반으로 컴퓨팅 관리를 수행하고 실험을 추적하며 모델 반복 및 배포를 가속화하는 강력한 파이프라인을 제공하여 페타바이트 규모의 다중 모달 차량 및 센서 데이터를 수집, 입력, 처리, 라벨링, 큐레이션, 분석합니다.

참조 하드웨어 아키텍처

참조 하드웨어 아키텍처는 컴퓨팅, 센서, 센서 배치 요소를 포함하여 OEM이 더 빠르게 시작하고 컴퓨팅 효율성과 비용 효율성을 균형 있게 조정할 수 있도록 지원합니다. 실험 없이도 배포를 가속화할 수 있습니다.

시스템 통합 및 검증용 도구

성공적인 자동차 프로젝트에서 검증된 시뮬레이션, 검증, 데이터 도구를 통해 차량 소프트웨어 및 하드웨어 시스템과의 견고하고 효율적이며 신뢰할 수 있는 통합을 보장합니다.

수백만 가지 상황을 커버하는 시나리오 기반 테스트 프레임워크로, 메트릭 계산 및 기준선 비교를 통해 퇴화 현상을 방지하고 개선 효과를 측정합니다.

뉴럴 시뮬레이션 및 반응형 에이전트 기능을 통해 엔드투엔드 모델 개발을 지원하며, 폐루프 훈련 및 검증을 가능하게 합니다.