초록 ▼

□ 과제목표
• 오픈 소스 기반의 확장 가능한 자율 주행 자동차 연구개발 SW/HW 플랫폼 개발이 목표
• 자율 주행 자동차 관련 기술 개발을 위한 Hardware in the Loop (HITL) 시스템으로 가상환경과 실제 환경이 유기적으로 결합된 형태의 시스템
• 심층 신경망 기반의 인공지능 인지 알고리즘과 제어 알고리즘 등을 가상환경에서 개발과 실험을 수행
• 개발된 결과물을 그대로 실제 자동차와 실제 환경에서도 시험할 수 있게 함으로써 개발의 편의성은 물론 개발 기간의 단축 효과도 거둘 수 있음<

□ 과제목표
• 오픈 소스 기반의 확장 가능한 자율 주행 자동차 연구개발 SW/HW 플랫폼 개발이 목표
• 자율 주행 자동차 관련 기술 개발을 위한 Hardware in the Loop (HITL) 시스템으로 가상환경과 실제 환경이 유기적으로 결합된 형태의 시스템
• 심층 신경망 기반의 인공지능 인지 알고리즘과 제어 알고리즘 등을 가상환경에서 개발과 실험을 수행
• 개발된 결과물을 그대로 실제 자동차와 실제 환경에서도 시험할 수 있게 함으로써 개발의 편의성은 물론 개발 기간의 단축 효과도 거둘 수 있음
• 가상환경을 활용해서 다수의 연구 개발 인력의 훈련 교육에도 적용할 수 있기 때문에 관련 연구 개발 인력의 훈련과 양성의 저변을 크게 확대할 수 있다는 장점도 있음

□ 주요내용
1) 가상환경 소프트웨어 플랫폼 개발
• 가상 환경에서 주행 가능한 자동차 모델링
• 가상 자동차에서 사용될 가상 센서 모듈들도 개발
• 자동차 모델이 주행할 수 있는 가상 도시 및 거리 등 주변 환경도 개발
2) 심층 신경망 알고리즘 개발
• 가상 환경에서의 심층 신경망 기반의 인지 알고리즘과 제어 알고리즘 연구 개발
• 자율 주차, 차선 변경, 속도 조절, 시내 주행, 신호등 인식, 보행자 인식 등의 자율 주행 관련된 다양한 알고리즘의 개발 및 가상환경을 통한 효율적 검증
• 알고리즘들을 실제 자동차 플랫폼에서 수정없이 동일하게 적용하여 동작할 수 있도록 개발
3) 실제 자동차 플랫폼에 적용
• 가상환경에서 개발, 검증된 알고리즘들을 실제 자동차 플랫폼에서 소스코드 수정없이 시험될 수 있도록 하는 환경을 구축
• 가상 환경과 동일한 센서 모듈들을 실제 자동차에 설치하여 실제 자율주행 실험
• 실제 자율주행을 통해 알고리즘의 성능 검증 및 고도화

□ 기대효과
• 제안된 오픈 소스 기반의 확장 가능한 자율 주행 자동차 연구개발 플랫폼은 해당 기술의 접근성을 크게 향상시켜 자율 주행 관련 연구의 저변을 크게 확대할 것으로 기대됨
• 자율주행 자동차외에도 UAV와 산업용 로봇의 자율주행 기술개발에도 적용 가능
• 개발된 플랫폼을 이용하여 수월하게 자율주행차 관련 기술들을 개발 및 검증 가능
• 향후 자율 주행을 비롯한 지능형 시스템의 연구 개발에 필요한 인력의 훈련과 양성에도 큰 도움을 줄 것으로 기대됨

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 목차 ... 3
• 과제 요약문 ... 4
• 과제 실적 요약 ... 5
• Ⅰ. 추진 배경 및 연구 결과 ... 6
• 1. 추진 배경 ... 6
• 2. 과제 수행 개요 ... 7
• 3. 추진전략 및 일정 ... 20
• 4. 과제 수행 결과 ... 23
• Ⅲ. 계획대비 실적 및 주요성과 ... 32
• 1. 연차별 성과지표 총괄표 ... 32
• 2. 연차별 주요성과 ... 34
• 3. 장비·기자재 취득목록 ... 39
• 4. 목표 미달성시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성) ... 40
• Ⅳ. 기대효과 ... 41
• 1. 협력연구 기대 효과 ... 41
• 2. 연구성과 활용 방안 ... 41
• 3. 파견에 따른 글로벌 인재양성 효과 ... 41
• 4. 후속 연구계획 및 성과관리 방안 ... 41
• 5. 파견인력 등 진로 추적 등 사후관리 ... 42
• Ⅴ. 예산집행실적 ... 43
• 1. 연차별 예산 총괄표 ... 43
• 2. 비목/세목별 예산 집행실적 ... 43
• 3. 파견인력 지원비 ... 43
• 부 록 ... 44
• 끝페이지 ... 71