[실전 자율주행 완전정복!] 카메라 인식과 장애물 회피 구현하기
강의소개
강의정보
| 학습개요 |
자율주행 장애물 회피 End-to-End 파이프라인 완성 자율주행 센서 모듈 중 카메라 기능 중심 강의입니다. 자율주행 카메라 기능을 활용하여 인지-판단-제어까지 한 번에 완성하는 실습 프로젝트를 진행합니다. |
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| 학습목표 |
1) 자율주행 시스템을 실전 관점에서 이해하고 설명할 수 있다. 2) 장애물 회피 시나리오를 중심으로 자율주행 문제 해결 사고방식을 습득할 수 있다. 3) 자율주행 개발 및 기획 직무 등 확장 가능한 기초 역량을 쌓을 수 있다. |
| 학습대상 |
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강사이력
[경력] 현) A기업 알고리즘팀 선임 연구원 * 경량화된 Image Segmentation 연구 및 개발 * Multi-view 3D Human Pose 전) B기업 AI팀 연구원 * 생체 신호 기반 질병 진단 알고리즘 연구 및 개발 전) C기업 프로덕트팀 엔지니어 * 음향, 진동 데이터 기반의 산업 설비 진단 알고리즘 개발 [강의 및 멘토링] 다수의 컴퓨터 비전 강의 경험 보유 석사 논문 지도 멘토링 경험 보유 [논문 및 연구] 로봇 자율주행을 위한 Monocular Depth Estimation, Semantic Segmentation 논문 게재 |
강의목차
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강의정보 번호 강의명 1강자율주행의 세계와 카메라- 자율주행 문제 정의
- 인지 모델 경량화 개념
2강카메라 기반 인식 기초- 자율주행 컴퓨터 비전 개요
- 자율주행 비전을 위한 CNN 소개
3강의미론적 이해: 기초- 이미지 이해의 시작
- Segmentation의 원리
4강의미론적 이해: 데이터와 환경- Segmentation의 이해
- Semantic Segmentation을 위한 데이터 전처리
5강의미론적 이해: 아키텍처 설계- Segmentation 모델의 진화
- Segmentation의 모델 구성 실습
6강의미론적 이해: 학습 및 성능 분석- Semantic Segmentation 학습과 평가
- Semantic Segmentation 학습 결과 분석
7강의미론적 이해: 실전 적용 1- 오늘의 강의
8강의미론적 이해: 실전 적용 2- 장면 추출 (Scene Parsing)
- Segmentation의 한계와 판단의 시작
9강공간의 이해: 카메라와 3차원 세상- 오늘의 강의
10강공간의 이해: 상대적 거리와 절대 거리- 상대적 거리와 절대적 거리
- 픽셀 단위에서 미터 단위로
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강의정보 번호 강의명 11강공간의 이해: 단안 카메라 기반 거리 측정 기초- 오늘의 강의
12강공간의 이해: 판단 가능한 거리로 수치화- 모노 뎁스를 이용한 주행 시뮬레이션
- 지면 기하학을 적용한 주행 시뮬레이션
13강공간의 이해: 인지 정보의 역할 분담- Segmentation과 Monodepth로 주행 시뮬레이션
- 모노 뎁스를 이용한 3차원 공간
14강지능형 판단 1: 공간을 판단으로 바꾸기- Occupancy와 Cost Map 개념
- Occupancy Grid Map (OGM)과 Cost map 시각화
15강지능형 판단 2: 피할 것인가, 멈출 것인가- 장애풀 회피를 위한 판단 로직
- Cost Map을 이용한 장애물 회피 실습
16강지능형 판단 3: 현실에서 돌아가는 판단- 실시간 (Real-time) 제약 환경
- 경량화된 인지 및 판단 파이프라인 구성
17강모델 경량화 1: 무엇을 줄일 것인가- 인지 모델 설계 단계에서의 경량화 전략
- 경량화 전략 실습
18강모델 경량화 2: 구조를 가볍게 만드는 방법- 경량(lightweight) 네트워크 아키텍처의 이해
- 경량 모델 직접 만들어보기
19강모델 경량화 3: 성능은 어디까지 허용되는가- 오늘의 강의
20강실전 통합: 실시간 자율주행 인지 시스템 설계- 오늘의 강의
