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[자율주행차] 자율주행 ATV가 온다. 카네기 멜론 대학교(CMU)의 연구원 팀은 자율 주행 전지형 차량(ATV) 달성에 한 걸음 더 다가섰다. 팀은 ATV가 이러한 유형의 오프로드 환경과 어떻게 상호 작용했는지에 대한 데이터를 수집하기 위해 키 큰 풀, 느슨한 자갈 및 진흙을 포함한 다양한 환경을 통해 ATV를 탔다.

https://www.unite.ai/self-driving-atvs-are-coming/

JM Kim | 기사입력 2022/05/31 [00:00]

[자율주행차] 자율주행 ATV가 온다. 카네기 멜론 대학교(CMU)의 연구원 팀은 자율 주행 전지형 차량(ATV) 달성에 한 걸음 더 다가섰다. 팀은 ATV가 이러한 유형의 오프로드 환경과 어떻게 상호 작용했는지에 대한 데이터를 수집하기 위해 키 큰 풀, 느슨한 자갈 및 진흙을 포함한 다양한 환경을 통해 ATV를 탔다.

https://www.unite.ai/self-driving-atvs-are-coming/

JM Kim | 입력 : 2022/05/31 [00:00]

TartanDrive 데이터 세트 생성

 

ATV는 최대 시속 30마일의 속도로 공격적으로 운전되었다. 7종류의 센서에서 영상, 각 바퀴의 속도, 서스펜션 쇼크 트래블 등 중요한 데이터를 수집하면서 회전을 하고, 언덕을 오르락내리락하고, 진흙탕에 갇혔다.

 

모든 데이터를 수집한 후 TartanDrive라는 데이터 세트로 컴파일했다. 여기에는 약 200,000개의 실제 상호 작용이 포함되어 있으며 팀은 이것이 실제 세계에서 가장 큰 다중 모드, 오프로드 주행 데이터 세트라고 생각한다. 이 데이터는 나중에 오프로드 내비게이션을 위한 자율주행 차량을 훈련하는 데 사용될 수 있다.

 

Wenshan Wang Robotics Institute(RI)의 프로젝트 과학자이다.

 

Wang "자율 도로 주행과 달리 오프로드 주행은 안전 운전과 더 빠른 주행을 위해 지형의 역학을 이해해야 하기 때문에 더 어렵다."고 말했다.

 

이 지역에서 일부 이전 작업이 수행되었지만 진흙, , 초목 및 물과 같은 레이블을 제공하는 주석이 달린 지도가 종종 포함되었다. 이 레이블은 로봇이 탐색 중인 지형을 이해하는 데 도움이 되었지만 문제는 이러한 유형의 정보를 수집하기 어려운 경우가 많다는 것이다. 또한 상당히 일반적인 정보이다. 예를 들어, "진흙"은 운전이 가능하거나 불가능한 환경을 의미할 수 있다.

 

 

예측 모델 구축

 

팀이 수집한 다중 모드 센서 데이터를 사용하여 단순하고 비동적 데이터로 개발된 모델보다 우수한 예측 모델을 구축할 수 있었다. ATV를 공격적으로 운전함으로써 성능의 역학을 이해하는 것이 중요해졌다.

 

Samuel Triest는 로봇 공학 석사 2년차 학생이자 연구 논문의 주저자이다.

 

"이러한 시스템의 역학은 속도를 추가할수록 더 어려워지는 경향이 있다."라고 Triest는 말했다. “당신은 더 빨리 운전하고 더 많은 것을 튕겨낸다. 우리가 수집하는 데 관심이 있었던 많은 데이터는 더 공격적인 운전, 더 험난한 슬로프 및 더 두꺼운 초목이었다. 왜냐하면 여기에서 더 간단한 규칙 중 일부가 무너지기 시작하기 때문이다."

 

자율주행차를 둘러싼 대부분의 연구와 작업이 거리 운전을 목표로 하는 것이 사실이지만 연구원들은 첫 번째 응용 프로그램이 통제된 오프로드 지역이 될 것이라고 말한다. 이를 통해 충돌 위험을 줄일 수 있다.

 

팀은 CMU의 국립 로봇 공학 센터가 자율 오프로드 차량을 테스트하는 피츠버그 근처의 통제된 사이트에서 모든 테스트를 수행했다.

 

ATV는 조향과 속도를 제어하기 위해 드라이브 바이 와이어 시스템을 사용하여 인간에 의해 구동되었다.

 

Wang "인간이 로봇과 동일한 제어 인터페이스를 거치도록 강요했다."고 말했다. "그런 식으로 인간이 취하는 행동은 로봇이 어떻게 행동해야 하는지에 대한 입력으로 직접 사용될 수 있다."

 

이 연구는 필라델피아에서 열리는 ICRA(International Conference on Robotics and Automation)에서 발표될 예정이다.

 
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