ㅇ 2030년까지 자율주행 화물 운송을 위한 물류 기반을 마련하고, 전국 주요항만에 하역부터 이동, 보관까지 전 과정이 자동화된 스마트 항만이 실천된다.
ㅇ 실내외에서 이동하는 자율 주행을 위한 위치 인식 및 맵 작성 기술로써 저가의 장비를 활용한 고성능 내비게이션 기술력을 활용하여 컨테이너를 안전하게 운반 할 수 있는 자율주행차를 개발한다.
ㅇ 물류산업의 스마트, 디지털 혁신 성장과 상생 생태계 조성을 통한 글로벌 물류 선도국가 도약을 비전으로 정부에서는 비전을 제시
ㅇ ▲ 물류산업 첨단화·디지털화 ▲ 공유·연계 융복합 인프라 ▲ 지속 가능한 물류 ▲ 사람 중심의 좋은 일자리 ▲ 미래 대응력 및 체질 개선 ▲글로벌 경쟁력 확보를 목표로 설정
ㅇ 자율 주행 자동차를 만들고, 원격으로 조정하고, 카메라 설정 및 OpenCV를 활용하여 데이터를 모아, 학습 데이터에 적용하여 Nvidia 모델을 구성한다.
ㅇ 딥러닝 자율 주행차를 학습 파일을 활용하여 경로 설정 및 자율 주행을 하게 하고, 자율 주행 자동차 필터를 적용하여 고도화하며, 딥러닝 물체를 감지하는 컴퓨터 비전까지 활용할 수 있다.
ㅇ 저가 센서 다양한 동적 환경을 설정하여 SLAM 적용한 위치 인식 및 맵을 작성해 본다.
□ 주요기능 및 예상결과물
ㅇ 자율 주행 자동차 만들기, 원격 조정
ㅇ 카메라 설정 및 OpenCV를 활용한 이미지 데이터 저장
ㅇ 구글 코랩을 활용한 학습 데이터 적용하기
ㅇ 자율 주행자동차 학습 모델 생성, 데이터 로딩 및 조향각 확인
ㅇ 자율 주행 이동 경로 결정, 자동차 필터 고도화
ㅇ 컴퓨터 비전을 활용한 물체 감지 및 긴급 정지
ㅇ 저가 센서 퓨전으로 다양한 동적 환경에 대응 가능한 위치인식 및 맵 생성
□ 핵심기술
ㅇ SLAM 적용한 위치 인식 및 맵 작성
ㅇ 딥러닝 DNN 물체 감지 알고리즘 활용
ㅇ OpenCV 적용한 필터 데이터 생성 및 수집
ㅇ 텐서플로우, 케라스 딥러닝 라이브러리 설정
ㅇ 구글 코랩 라이브러리 연동하여 GUP 활용
□ 기대효과 및 활용분야
- 기대효과
ㅇ OpenCV 라이브러리를 기술 구현에 대한 기업들의 니즈가 반영되어 있고, 중앙 정부의 정책도 이에 반해서 더 강화되고 있어서 앞으로의 미래가 밝아 보임
ㅇ 컴퓨터 비전 기술을 활용한 자율 주행차를 직접 설계 및 구현
ㅇ 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 활용하여 인지/판단 할 수 있는 모델 생성 가능
- 활용분야
ㅇ 자율 주행 관련된 로봇, 차량, 드론 등에도 사용될 수 있음
ㅇ 영상 데이터를 획득하는 것을 확장하여 카메라 디바이스를 사용하여 영상 데이터 처리에 CCTV 등의 확장성을 가질 수 있음
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