데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템

    公开(公告)号:WO2022145506A1

    公开(公告)日:2022-07-07

    申请号:PCT/KR2020/019273

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 GT 데이터셋 생성 방법은, 차량 데이터를 획득하여 저장하고, 차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터를 획득하여 저장하며, 데이터 취득 당시의 상황에 대한 정보인 상황 정보를 생성하여 저장한다. 이에 의해, GT 디스크립터를 생성함에 있어 센서 데이터 취득 당시의 상황 정보를 디스크립터에 계층적으로 기술한 계층적 데이터셋을 통해, 다양한 취득 당시의 상황, 조건을 GT 기술자 상에서 용이하게 분석, 분류 가능하게 하여, 효율적으로 인공지능 네트워크를 학습시킴으로써, 궁극적으로 인공지능 네트워크가 높은 인식 성능을 갖을 수 있게 된다.

    개선된 TOF 센서 장치
    3.
    发明申请

    公开(公告)号:WO2022114376A1

    公开(公告)日:2022-06-02

    申请号:PCT/KR2020/019281

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 본 발명의 일 실시 예에 따른 ToF 센서 장치는 하나의 개구부를 포함하는 디스플레이; 상기 디스플레이의 내부에 제공되며, 레이저 광을 발광하는 발광부; 수광신호를 검출하는 수광부; 및 상기 디스플레이와 상기 발광부 및 상기 수광부 사이에 제공되는 HOE(Holographic Optical Elements) 도파관을 포함하고, 상기 HOE 도파관은 상기 발광부에서 발광된 상기 레이저 광을 상기 수광부 쪽으로 도파시켜 상기 하나의 개구부를 통해 발광시키는 것을 특징으로 한다.

    차량탑재 광학기기의 렌즈보호를 위한 에어하우징 장치

    公开(公告)号:WO2021201583A1

    公开(公告)日:2021-10-07

    申请号:PCT/KR2021/003966

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 카메라, 라이다 등 차량에 탑재되는 광학기기의 성능을 좌우하는 렌즈 및 커버 글라스를 오염 및 스크래치, 파손 등으로부터 보호하기 위한 에어하우징 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 에어하우징 장치는, 고압의 공기가 주입되는 커버; 공급되는 고압의 공기가 렌즈 또는 센서의 전면을 향하여 분사되도록 하는 에어가이드; 및 커버와 에어가이드가 연결되도록 마련되어, 커버로부터 공급되는 고압의 공기를 에어가이드에 전달하는 에어하우징;를 포함한다. 이에 의해, 분사되는 공기를 이용하여 차량에 탑재된 카메라, 라이다 등 광학기기의 렌즈, 센서 또는 커버글래스의 오염과 스크래치를 상시적으로 방지할 수 있다. 더불어, 차량의 주행 속도, RPM 또는 풍향 및 풍속에 대한 정보를 기반으로 공기압 생성 장치가 제공하는 공기의 토출 압력을 제어함으로써, 에너지 소비 효율을 높일 수 있다.

    시뮬레이터 내의 최적화된 객체 움직임 경로 생성을 위한 교통 시뮬레이션 방법

    公开(公告)号:WO2022114253A1

    公开(公告)日:2022-06-02

    申请号:PCT/KR2020/016799

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 드라이빙 시뮬레이션, 자율주행 시뮬레이션 등에서 도로 및 인도에서 움직이는 차량, 보행자 등의 객체의 움직임을 제어하는 교통 시뮬레이션이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 교통 시뮬레이션 방법은, 시뮬레이터의 시뮬레이션 환경에 새로운 이동 객체를 불러오는 단계; 기저장된 데이터 중 함수 기반으로 생성된 이동 객체의 이동 경로 및 시작 지점의 데이터를 불러오는 단계; 이동 객체 위치에 대한 3차원 좌표를 계산하는 단계; 계산된 3차원 좌표를 기초로, 시뮬레이션 환경 내에서 이동 경로를 따라 이동 객체를 이동시키는 단계; 및 이동 객체의 다음 위치를 계산하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, 시뮬레이터 내에서 객체의 움직임을 정밀하게 생성하여 자율주행 차량에 탑재하는 알고리즘의 동작에 대한 검증에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

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