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메타버스 자율주행

메타버스 자율주행

차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제

- 다양한 주행상황, 교통환경에 대한 고정밀 영상 학습 데이터 구축
- 자율주행용 고정밀 센서· 부품 개발을 위한 신뢰도 높은 데이터 제공
- 3D데이터 라벨링을 통한 고정밀 데이터 구축
- 악천후에도 자율주행 가능하도록 TOD 카메라를 이용한 데이터 수집



메타버스 자율주행
메타버스 자율주행을 위한 원천 데이터 확보 방안


차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제



인공지능 학습용 데이터 구축 방안
품질 검사 시스템을 위한 학습용 데이터셋 구축 (3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상)




학습용 데이터 구축 방안
인공지능 학습을 위한 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터, Panoptic Segmentation 데이터, 정밀지도 정보를 수집. 수집 차량 예시




고정밀 데이터 수집 차량
• INS 장비내 IMU의 X,Y,Z 값 데이터 활용 2D, 3D 데이터와 동기화
• 속도, 회전각 기반의 2D, 3D PCD를 미래시점으로 확장후 특이점 매칭으로 동일 객체 인식
• 객체 ID 추적을 3차원 공간에서 Vector 정보를 JSON형태로 20초까지 저장하며 추적 가능