자율주차 개발 솔루션

Applied Intuition의 개발 솔루션으로 안전하고 안정적인 자율주차 시스템(APS)을 최대 12배 빠르게 배포하세요.
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고객 챌린지

자동차 제조사와 1차 협력사는 어플라이드 인튜이션 자율주차 솔루션을 통해 다음과 같은 주요 기능을 제공하여 신뢰도 있는 APS 개발이 가능합니다.
주차 운영 설계 도메인(ODD)은 매우 다양합니다.
센서는 360도 커버리지를 제공하고 근접한 물체와 멀리 떨어진 물체를 감지해야 합니다.
인식은 다양한 ODD에서 주차 공간을 안정적으로 감지하고 분류해야 합니다.
주차장은 구조화되지 않거나 지도에 미표기 되는 경우가 많습니다.

Applied Intuition 솔루션

자동차 제조사와 1차 협력사는 Applied Intuition 자율주차 솔루션을 통해 다음과 같은 주요 기능을 제공하여 신뢰도 있는 APS 개발이 가능합니다.
사전 구축된 ODD 분류 체계, 테스트 제품군 및 맵
드라이브 로그 활용 센싱 및 인식 테스트 목적 재시뮬레이션
실제 로그 마이닝 및 합성 데이터 생성으로 교육 데이터 세트를 큐레이션 하는 MLOps 도구
물리 기반 차량 역학 및 동작 이용 객체 시뮬레이션

강력한 개발과 확장성 있는 APS

주차 ODD, 멀티 센서 제품군 및 테스트 사례를 다루는 시뮬레이션 및 데이터 도구로 개발 및 검증 간소화 APS

ODD 전반의 성능 모델링 및 평가

사전 생성된 ODD 분류 체계, 시뮬레이션 맵 및 테스트 세트로 개발을 빠르게 시작하세요.

분류, 지도, 3D 콘텐츠 및 테스트 사례를 사용자 지정하는 도구를 사용하여 ODD의 롱테일에 적응하세요.

클라우드 오케스트레이션을 통해 ODD 전반에서 시뮬레이션을 확장할 수 있습니다.
Validation ToolsetMap ToolsetTest SuitesCloud Engine

다중 센서 인식 및 로컬라이제이션 테스트 활용하기

초음파, 어안 및 직선 카메라, 레이더, LiDAR의 다중 센서 시뮬레이션을 통해 주차 시스템을 정확하게 모델링하여 보다 안전한 APS를 개발합니다.

로그 재시뮬레이션 또는 센서 SIL 또는 HIL을 활용하여 감지, 인식 또는 엔드투엔드 APS 스택을 안정적으로 개발, 테스트 및 검증합니다.
Sensor SimValidation ToolsetLog Sim

실제 데이터와 합성 데이터를 사용하여 ML 기반 인식을 효율적으로 개발

데이터 마이닝 및 자동 라벨링 도구로 주행 기록에서 학습 데이터 세트를 효율적으로 큐레이션하세요. 

주차 공간, 표지판, 노면 표시 등의 주석과 다양성을 갖춘 타겟팅된 합성 데이터 세트로 실제 데이터 세트를 보완하세요.
Sensor SimSynthetic DatasetsMap ToolsetData Explorer

기존 또는 ML 기반 계획, 예측 및 제어를 개발 및 테스트하는 도구

객체 수준 센서는 지각을 모의하여 팀이 계획, 예측 및 제어를 단위 테스트할 수 있도록 합니다.
‍
취약 도로 사용자(VRU) 및 주차/출차 행동, 주차 품질에 대한 메트릭, 물리적으로 정확한 차량 역학을 활용하여 계획, 예측 및 제어를 현실적으로 테스트합니다.
CarSimObject Sim

강력한 개발과 확장성 있는 APS

주차 ODD, 멀티 센서 제품군 및 테스트 사례를 다루는 시뮬레이션 및 데이터 도구로 개발 및 검증 간소화 APS

ODD 전반의 성능 모델링 및 평가

사전 생성된 ODD 분류 체계, 시뮬레이션 맵 및 테스트 세트로 개발을 빠르게 시작하세요.

분류, 지도, 3D 콘텐츠 및 테스트 사례를 사용자 지정하는 도구를 사용하여 ODD의 롱테일에 적응하세요.

클라우드 오케스트레이션을 통해 ODD 전반에서 시뮬레이션을 확장할 수 있습니다.
Validation ToolsetMap ToolsetTest SuitesCloud Engine

다중 센서 인식 및 로컬라이제이션 테스트 활용

초음파, 어안 및 직선 카메라, 레이더, LiDAR의 다중 센서 시뮬레이션을 통해 주차 시스템을 정확하게 모델링하여 보다 안전한 APS를 개발합니다.

로그 재시뮬레이션 또는 센서 SIL 또는 HIL을 활용하여 감지, 인식 또는 엔드투엔드 APS 스택을 안정적으로 개발, 테스트 및 검증합니다.
Sensor SimValidation ToolsetLog Sim

실제 데이터와 합성 데이터를 사용하여 ML 기반 인식을 효율적으로 개발

데이터 마이닝 및 자동 라벨링 도구로 주행 기록에서 학습 데이터 세트를 효율적으로 큐레이션하세요.
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주차 공간, 표지판, 노면 표시 등의 주석과 다양성을 갖춘 타겟팅된 합성 데이터 세트로 실제 데이터 세트를 보완하세요.
Sensor SimSynthetic DatasetsMap ToolsetData Explorer

기존 또는 ML 기반 계획, 예측 및 제어를 개발 및 테스트하는 도구

객체 수준 센서는 지각을 모의하여 팀이 계획, 예측 및 제어를 단위 테스트할 수 있도록 합니다.
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취약 도로 사용자(VRU) 및 주차/출차 행동, 주차 품질에 대한 메트릭, 물리적으로 정확한 차량 역학을 활용하여 계획, 예측 및 제어를 현실적으로 테스트합니다.
CarSimObject Sim
Procedurally generated surface parking lot for use in simulation; variations enable testing across the parking ODD
Simulated fisheye camera capturing a safety-critical event with a pedestrian walking across a parking spot
Programmatically generated bounding boxes for fisheye camera images
Parametrizable object-level parking simulation facilitates scaled testing

안전성과 운전자 편안함을 향상하는
신뢰 가능한 APS 구축

성능, 안전성 및 신뢰성 검증

ML을 통해 APS 신뢰성을 높이기 위해 실제 환경에서 테스트 및 검증을 시뮬레이션으로 전환합니다.

프로그램 성숙도에 따라 사용자 지정

직접 사용자 지정 가능한 지도, 시나리오 등을 통해 시뮬레이션 결과를 주차 ODD의 롱테일까지 확장할 수 있습니다.

개발 속도를 최대 12배 높이고 클라우드 비용 최대 70% 절감

사전 구축된 매우 정확한 주차 ODD 분류, 지도 및 테스트 세트. 속도와 비용을 최적화하는 효율적인 클라우드 시뮬레이션입니다.

추가 리소스

어플라이드 인튜이션의 자율주차 솔루션 소개
Parking Datasets
교통 표지판 분류 블로그

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