;)
이 책의 주요 주제는 차내 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 최근 개발로서, 우리는 이미 ADAS가 궁극적으로 미래의 연결기반 자율주행차량에 기여할 것이라고 말할 수 있다.
자동화된 모빌리티의 발전과 함께 온보드 또는 원격 정보원에서 생성된 데이터로부터 완전 자동화된 주행 시스템을 구축할 수 있게 하는, 일련의 모듈을 설계하는 것이 필요하게 되었다. 이러한 모듈은 인지(perception), 의사 결정(decision) 및 행동(action)이다.
최첨단 AI 기술과 자율주행차량 분야에서 AI 기술의 잠재적 응용에 관해 설명한다.
시각 센서에 초점을 맞춘 인지 시스템, 의사 결정 모듈 그리고 ADAS 시스템의 프로토타이핑, 테스트 및 평가는 모두 연결기반 자율주행차량에 대한 효과적인 구현을 위해 제시된다.
이 책은 또한 보행자 감지와 같은 협력 시스템과 개방된 환경에서 자율주행차량 사용에 관한 법적 문제를 다룬다. ?
자동화된 모빌리티의 발전과 함께 온보드 또는 원격 정보원에서 생성된 데이터로부터 완전 자동화된 주행 시스템을 구축할 수 있게 하는, 일련의 모듈을 설계하는 것이 필요하게 되었다. 이러한 모듈은 인지(perception), 의사 결정(decision) 및 행동(action)이다.
최첨단 AI 기술과 자율주행차량 분야에서 AI 기술의 잠재적 응용에 관해 설명한다.
시각 센서에 초점을 맞춘 인지 시스템, 의사 결정 모듈 그리고 ADAS 시스템의 프로토타이핑, 테스트 및 평가는 모두 연결기반 자율주행차량에 대한 효과적인 구현을 위해 제시된다.
이 책은 또한 보행자 감지와 같은 협력 시스템과 개방된 환경에서 자율주행차량 사용에 관한 법적 문제를 다룬다. ?
저자: 압델아지즈 벤스헤어, 티에리 바핀 (지은이), 김재휘 (옮긴이)
PART 01｜차량용 인공지능
1.1. 인공지능(AI)이란 무엇인가?
1.2. 인공지능(AI)의 주요 방법
1.2.1. 심층학습
1.2.2. 기계 학습
1.2.3. 클러스터링(군집화)
1.2.4. 강화 학습
1.2.5. 사례 기반 추론
1.2.6. 논리적 추론
1.2.7. 다중 에이전트 시스템
1.2.8. PAC 학습
1.3. 산업계를 위한 최신 AI(인공지능) 과제
1.3.1. 설명 가능성: XAI(설명 가능한 인공 지능)
1.3.2. 소위 하이브리드 AI(인공지능) 시스템의 설계
1.4. 지능형 차량이란?
1.4.1. ADAS
1.4.2. 자율주행차량
1.4.3. AI 기법을 활용한 지능형 차량의 기본 빌딩 블록 구축
PART 02｜기존의 비전vision여부 : 저급 알고리즘 선택
2.1. 개요
2.2. 비전 센서
2.2.1. 기존 카메라
2.2.2. 최신 센서
2.3. 비전 알고리즘
2.3.1. 이미지에서 검색할 정보의 유형 선택
2.3.2. 자아 동작 및 위치측정의 추정
2.3.3. 조밀한 접근으로 탐색 가능한 공간의 탐지
2.3.4. 3D 평면의 탐지부터 시각적 오도메트리까지
2.3.5. 자아 운동 보상을 통한 장애물 탐지
2.3.6. 시각적 주행 거리 측정
2.4. 결론
PART 03｜자율주행, 궤적 계획의 문제
3.1. 계획의 정의
3.2. 궤적 계획: 일반적인 특성
3.2.1. 변수
3.2.2. 제약 조건
3.2.3. 비용 함수
3.2.4. 계획 방법론
3.2.5. 법적 교통 규칙을 준수하는 부조종사
3.2.6. “고스트”개체 및 차량에 대한 궤적 예측
3.2.7. 궤적 평가
3.2.8. 실제 차량 및 시뮬레이터에서의 결과
3.3. 다중 목표 궤적 계획
3.3.1. 선형 스칼라화
3.3.2. 비선형 스칼라화
3.3.3. 이상적인 방법
3.3.4. 다중 목표 계획 방법 요약
3.3.5. 고급 정보
3.4. 차량에 관한 다중 에이전트 계획에 대한 결론: 계획의 미래
PART 04｜가상에서 실제로, 연결 기반 자율주행차량을 위한 ADAS의 프로토타이핑, 테스트, 평가 및 검증 방법은?
4.1. 현황과 목표
4.2. 일반 동적 및 분산 아키텍처
4.2.1. 개요
4.2.2. 상호 운용 가능한 플랫폼
4.3. 환경 및 기후 조건
4.3.1. 개요
4.3.2. 환경 모델링: 조명, 그림자, 재질 및 질감
4.3.3. 악화되고, 불리한 기후 조건
4.3.4. 가시성 계층 및 지상 실측 정보
4.4. 인지 센서의 모델링
4.4.1. 센서 기술의 토폴로지
4.4.2. 기능적 모델에서 물리적 모델로
4.4.3. 광학 센서(Optical sensors)
4.4.4. LiDAR
4.4.5. RADAR
4.4.6. 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)
4.5. 통신 수단과 연결성
4.5.1. 최신 기술
4.5.2. 전파 채널의 통계 모델
4.5.3. 다중 플랫폼 물리-사실적 모델
4.6. 몇 가지 관련 사용 사례
4.6.1. 그래픽 자원
4.6.2. 커뮤니케이션 및 전반적인 위험
4.6.3. 자동 주차 운전
4.6.4. 협력 주행과 자동화된 주행
4.6.5. 에코 모빌리티와 친환경 주행 프로필
4.7. 결론과 전망
PART 05｜협력 지능형 교통체계(C-ITS)에 대한 표준
5.1. 현황과 목표
5.1.1. 지능형 교통 체계(ITS)
5.1.2. 상호 협력적인 연결 자동차
5.1.3. 사일로 통신 시스템
5.1.4. 협력 지능형 교통 체계(C-ITS)
5.1.5. 협력 ITS 서비스의 다양성
5.1.6. 표준화 기관
5.1.7 .‘협력 ITS’표준의 기원
5.2.‘ITS 스테이션’아키텍처
5.2.1. 일반 사항
5.2.2. ITS 스테이션 통신 장치
5.2.3. ITS 스테이션의 유형
5.3. ITS 스테이션 아키텍처의 특징
5.3.1. 통신 기술의 결합
5.3.2. 중앙 집중식 통신
5.3.3. 지역적 통신(V2X)
5.3.4. 하이브리드 통신
5.3.5. 광범위한 통신
5.3.6. 통신 관리
5.3.7. 메시징
5.3.8. 데이터 구성 및 식별
5.3.9. 보안이 확보된 통신 및 데이터 접근
5.3.10. 표준의 진화
5.4. ITS 스테이션 아키텍처의 특징
5.5. 협력 ITS 서비스 배포
PART 06｜ADAS의 이점에 대한 보행자 지향의 통합: 모로코 사례 연구
6.1. 개요
6.2. 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS)
6.3. 모로코 사례에 적용 가능한 제도의 제안
6.4. 일반적 결론
PART 07｜자율주행차량: 법적 문제는 무엇인가?
7.1. 개요
7.2. 소위 ‘자율주행’차량의 정의
7.3. 법적 프레임워크 및 실험
7.4. ‘운전자’의 개념
7.5. ‘관리인’의 개념
7.6. 어떤 책임 제도?
7.7. 자율주행차량 보험?
7.8. 개인정보와 자율주행차량
7.9. 통일된 법규의 필요성
1.1. 인공지능(AI)이란 무엇인가?
1.2. 인공지능(AI)의 주요 방법
1.2.1. 심층학습
1.2.2. 기계 학습
1.2.3. 클러스터링(군집화)
1.2.4. 강화 학습
1.2.5. 사례 기반 추론
1.2.6. 논리적 추론
1.2.7. 다중 에이전트 시스템
1.2.8. PAC 학습
1.3. 산업계를 위한 최신 AI(인공지능) 과제
1.3.1. 설명 가능성: XAI(설명 가능한 인공 지능)
1.3.2. 소위 하이브리드 AI(인공지능) 시스템의 설계
1.4. 지능형 차량이란?
1.4.1. ADAS
1.4.2. 자율주행차량
1.4.3. AI 기법을 활용한 지능형 차량의 기본 빌딩 블록 구축
PART 02｜기존의 비전vision여부 : 저급 알고리즘 선택
2.1. 개요
2.2. 비전 센서
2.2.1. 기존 카메라
2.2.2. 최신 센서
2.3. 비전 알고리즘
2.3.1. 이미지에서 검색할 정보의 유형 선택
2.3.2. 자아 동작 및 위치측정의 추정
2.3.3. 조밀한 접근으로 탐색 가능한 공간의 탐지
2.3.4. 3D 평면의 탐지부터 시각적 오도메트리까지
2.3.5. 자아 운동 보상을 통한 장애물 탐지
2.3.6. 시각적 주행 거리 측정
2.4. 결론
PART 03｜자율주행, 궤적 계획의 문제
3.1. 계획의 정의
3.2. 궤적 계획: 일반적인 특성
3.2.1. 변수
3.2.2. 제약 조건
3.2.3. 비용 함수
3.2.4. 계획 방법론
3.2.5. 법적 교통 규칙을 준수하는 부조종사
3.2.6. “고스트”개체 및 차량에 대한 궤적 예측
3.2.7. 궤적 평가
3.2.8. 실제 차량 및 시뮬레이터에서의 결과
3.3. 다중 목표 궤적 계획
3.3.1. 선형 스칼라화
3.3.2. 비선형 스칼라화
3.3.3. 이상적인 방법
3.3.4. 다중 목표 계획 방법 요약
3.3.5. 고급 정보
3.4. 차량에 관한 다중 에이전트 계획에 대한 결론: 계획의 미래
PART 04｜가상에서 실제로, 연결 기반 자율주행차량을 위한 ADAS의 프로토타이핑, 테스트, 평가 및 검증 방법은?
4.1. 현황과 목표
4.2. 일반 동적 및 분산 아키텍처
4.2.1. 개요
4.2.2. 상호 운용 가능한 플랫폼
4.3. 환경 및 기후 조건
4.3.1. 개요
4.3.2. 환경 모델링: 조명, 그림자, 재질 및 질감
4.3.3. 악화되고, 불리한 기후 조건
4.3.4. 가시성 계층 및 지상 실측 정보
4.4. 인지 센서의 모델링
4.4.1. 센서 기술의 토폴로지
4.4.2. 기능적 모델에서 물리적 모델로
4.4.3. 광학 센서(Optical sensors)
4.4.4. LiDAR
4.4.5. RADAR
4.4.6. 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)
4.5. 통신 수단과 연결성
4.5.1. 최신 기술
4.5.2. 전파 채널의 통계 모델
4.5.3. 다중 플랫폼 물리-사실적 모델
4.6. 몇 가지 관련 사용 사례
4.6.1. 그래픽 자원
4.6.2. 커뮤니케이션 및 전반적인 위험
4.6.3. 자동 주차 운전
4.6.4. 협력 주행과 자동화된 주행
4.6.5. 에코 모빌리티와 친환경 주행 프로필
4.7. 결론과 전망
PART 05｜협력 지능형 교통체계(C-ITS)에 대한 표준
5.1. 현황과 목표
5.1.1. 지능형 교통 체계(ITS)
5.1.2. 상호 협력적인 연결 자동차
5.1.3. 사일로 통신 시스템
5.1.4. 협력 지능형 교통 체계(C-ITS)
5.1.5. 협력 ITS 서비스의 다양성
5.1.6. 표준화 기관
5.1.7 .‘협력 ITS’표준의 기원
5.2.‘ITS 스테이션’아키텍처
5.2.1. 일반 사항
5.2.2. ITS 스테이션 통신 장치
5.2.3. ITS 스테이션의 유형
5.3. ITS 스테이션 아키텍처의 특징
5.3.1. 통신 기술의 결합
5.3.2. 중앙 집중식 통신
5.3.3. 지역적 통신(V2X)
5.3.4. 하이브리드 통신
5.3.5. 광범위한 통신
5.3.6. 통신 관리
5.3.7. 메시징
5.3.8. 데이터 구성 및 식별
5.3.9. 보안이 확보된 통신 및 데이터 접근
5.3.10. 표준의 진화
5.4. ITS 스테이션 아키텍처의 특징
5.5. 협력 ITS 서비스 배포
PART 06｜ADAS의 이점에 대한 보행자 지향의 통합: 모로코 사례 연구
6.1. 개요
6.2. 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS)
6.3. 모로코 사례에 적용 가능한 제도의 제안
6.4. 일반적 결론
PART 07｜자율주행차량: 법적 문제는 무엇인가?
7.1. 개요
7.2. 소위 ‘자율주행’차량의 정의
7.3. 법적 프레임워크 및 실험
7.4. ‘운전자’의 개념
7.5. ‘관리인’의 개념
7.6. 어떤 책임 제도?
7.7. 자율주행차량 보험?
7.8. 개인정보와 자율주행차량
7.9. 통일된 법규의 필요성
