자율 주행 자동차 (AV) 기술이 계속 발전함에 따라 최고 수준의 안전을 보장하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다.이 목표를 달성하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 고정밀 3D/4D 주석입니다.이 프로세스에는 차량 환경을 정확하게 표현하기 위해 다양한 센서가 캡처한 데이터에 라벨을 세심하게 지정하는 작업이 포함됩니다.
주석이 잘 달릴수록 AV 시스템의 실시간 의사 결정 신뢰성이 높아집니다.정확한 데이터는 AV 시스템 성능의 핵심 요소이므로 이 문서에서 설명하는 3D/4D 주석 전략은 자율 주행의 안전과 운영 효율성을 개선하는 데 필수적입니다.
주요 시사점
- LiDAR와 카메라 기술의 통합: LiDAR 및 카메라 데이터 융합을 통해 환경 세부 정보를 개선했습니다.
- 정확한 공간 인식을 위한 멀티 카메라 설정: 다양한 관점을 통해 차량 주변 환경을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
- AI 지원 주석 도구: AI를 사용하여 실시간 라벨링 프로세스를 자동화하고 가속화합니다.
- 지속적인 품질 보증 (QA): 인간의 감독과 검증을 통한 데이터 품질 보장.
- 데이터 보안 및 개인정보 보호: 중요한 AV 데이터의 기밀성 및 무결성 유지
정확한 데이터 캡처를 위한 LiDAR 및 카메라 통합 사용
LiDAR (빛 감지 및 거리 측정) 및 카메라 센서는 다음과 같은 기술의 초석 기술입니다. 자율 주행 차량의 데이터 수집.LiDAR는 레이저 펄스를 방출하고 펄스가 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 환경에 대한 상세한 3D 지도를 생성합니다.카메라는 LiDAR 데이터에 시각적 컨텍스트를 제공하여 색상, 질감 및 모양 인식 기능을 제공합니다.
LiDAR와 카메라 데이터를 결합해야 하는 이유
- 라이다: 정확한 거리 및 깊이 측정을 제공합니다.
- 카메라: 물체 인식을 위해 고해상도 색상 및 질감 데이터를 캡처합니다.
두 기술을 통합함으로써 AV 시스템은 주변 환경을 포괄적으로 이해할 수 있습니다.LiDAR의 정확한 거리 측정과 풍부한 시각적 카메라 데이터의 결합으로 매우 정확한 데이터 주석이 가능합니다.이를 결합하면 3D/4D 모델의 주석이 정확할 뿐만 아니라 상황에 따라 풍부하게 작성되어 실시간 주행 상황에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
공간 인식 개선을 위한 다중 카메라 설정 통합
단일 카메라로는 환경에 대한 제한된 관점만 제공할 수 있습니다.그러나 여러 카메라를 서로 다른 각도로 배치하면 차량은 다양한 관점에서 주변을 관찰할 수 있습니다.이는 사각지대, 교차로, 험난한 지형과 같은 복잡한 환경에 주석을 다는 데 매우 중요합니다.
멀티 카메라 설정의 이점
- 향상된 시야: 다양한 각도를 지원하므로 보기 어려운 영역에 대한 포괄적인 데이터 캡처가 가능합니다.
- 정확한 물체 감지: 여러 시점을 조합하면 모든 방향에서 물체, 보행자 및 장애물을 감지하는 정확도가 향상됩니다.
- 블라인드 스팟 커버리지: 여러 대의 카메라를 사용하면 특히 가시성이 제한된 영역에서 중요한 물체가 누락될 가능성이 줄어듭니다.
멀티 카메라 설정을 통합하면 AV 시스템 환경을 더 정확하게 3D로 표현하기 위해서죠.이러한 공간 인식은 시스템이 다양한 관점에서 물체와 장애물을 인식하도록 하여 차량의 안전한 주행 능력을 향상시켜 3D 주석의 정밀도를 높이는 데 매우 중요합니다.
자율 주행 차량에 다중 카메라 설정을 통합하면 물체 감지뿐만 아니라 복잡한 환경에서 안전한 내비게이션에 중요한 공간 인식도 향상됩니다.
AI 지원 주석 도구를 사용한 실시간 데이터 레이블링
실시간 데이터 주석 시스템은 지속적으로 데이터를 처리하고 밀리초 내에 결정을 내려야 하기 때문에 자율 주행 자동차에 필수적입니다.AI 지원 주석 도구는 라벨링 프로세스의 대부분을 자동화하여 수동 주석에 필요한 시간과 노력을 줄이고 전반적인 정확도를 개선합니다.
AI 지원 주석의 장점
- 속도: AI는 실시간으로 데이터에 레이블을 지정하여 주석 프로세스를 크게 가속화합니다.
- 정확도: 머신 러닝 모델은 라벨링 정밀도를 높이고 인적 오류를 줄이며 고품질 데이터를 보장합니다.
- 적응성: AI 도구는 새로운 데이터 유형과 차량 환경에 맞게 빠르게 조정하여 주석 프로세스의 유연성을 개선할 수 있습니다.
AI 도구는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 물체를 빠르게 식별하고 레이블을 지정하고, 움직이는 요소를 추적하고, 잠재적 위험을 예측할 수 있습니다.이러한 도구는 주석 프로세스의 효율성을 크게 향상시켜 보장합니다. 고품질 데이터 AV가 환경에 실시간으로 반응하는 능력을 저하시키지 않습니다.
AI 기반 주석 도구는 라벨링 시간을 최대 70% 단축하는 동시에 기존 수동 라벨링 방법에 비해 주석 정확도를 20% 높이는 것으로 나타났습니다.
주석의 품질 보증 (QA) 및 지속적인 모니터링
자동화는 라벨링 프로세스를 가속화하지만 주석의 품질을 유지하려면 사람의 감독이 매우 중요합니다.지속적인 품질 보증 (QA) 관행은 라벨링 대상 데이터가 최고 수준의 정확성 표준을 충족하도록 하는 데 도움이 됩니다.
QA의 주요 요소
- 인적 검증: 전문가가 자동 주석을 검토 및 검증하여 불일치나 오류를 수정합니다.
- 자동 오류 감지: AI 시스템은 잘못 분류된 객체 또는 일관되지 않은 데이터 포인트와 같은 잠재적 문제를 식별하여 사람이 수정하도록 할 수 있습니다.
- 지속적인 모니터링: QA는 일회성 프로세스가 아니라 데이터 레이블링의 지속적인 정밀도를 보장하기 위한 연속적인 주기입니다.
QA에는 도메인 전문가를 사용하여 자동 주석을 다시 확인하고 데이터가 사전 정의된 지침을 준수하는지 확인하는 등 여러 계층의 검증이 포함됩니다.AI 기반 오류 감지와 사용자 검증을 결합하면 데이터 정밀도를 유지하고 AV 안전을 손상시킬 수 있는 오류를 방지하는 강력한 시스템이 만들어집니다.
자율주행차를 위한 3D/4D 주석의 데이터 보안 및 프라이버시
처럼 자율 주행 차량 데이터 수집에 크게 의존하므로 이 정보의 보안 및 개인 정보 보호가 필수적입니다.AV가 수집하는 데이터에는 개인의 위치, 차량 행동 및 실시간 환경 요인과 같은 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
데이터 보안의 주요 측면
- 데이터 암호화: 이미지 캡처부터 센서 판독값까지 모든 데이터를 암호화하여 무단 액세스를 방지합니다.
- 개인 정보 보호 규정: 개인 데이터의 사용 및 공유에 적용되는 GDPR, CCPA 및 기타 규정을 준수합니다.
- 보안 스토리지: 보안 서버 및 스토리지 솔루션을 사용하여 주석 프로세스 및 AV 시스템 배포 후 주석이 달린 데이터를 보호합니다.
글로벌 데이터 프라이버시 규정 준수 및 견고성 암호화 방법 이 데이터를 무단 액세스로부터 보호하는 데 필요합니다.또한 AV 제조업체와 개발자는 데이터 저장 및 전송을 위한 표준화된 데이터 저장 및 전송 프로토콜을 채택하여 교육 및 운영 단계 전반에 걸쳐 데이터가 기밀로 유지되고 손상되지 않도록 보호하는 것이 필수적입니다.
데이터 무결성이 중요한 업계에서 수집부터 주석 달기까지 데이터의 보안을 유지하는 것은 신뢰를 유지하고 규제 요구 사항을 충족하기 위해 타협할 수 없는 일입니다.
고정밀 주석을 통한 자율 주행 차량 안전 향상
자율 주행 차량의 성공과 안전을 위해서는 매우 정밀한 3D/4D 주석을 다는 것이 매우 중요합니다.LiDAR, 멀티 카메라 설정, AI 지원 도구, 엄격한 QA 프로세스, 강력한 데이터 보안 관행과 같은 고급 기술을 결합하여 AV 제조업체와 개발자는 차량의 안전과 성능을 개선할 수 있습니다.
이러한 전략은 복잡한 주행 환경을 매우 정밀하게 처리할 수 있는 견고한 AV 시스템을 만들기 위한 토대를 제공합니다.AV 안전을 위해 이러한 주석 기술을 채택하면 더 정확하고 신뢰할 수 있으며 안전한 자율 주행 시스템을 구축하여 도로에서 더 안전한 미래를 위한 길을 열 수 있을 것입니다.
Sapien은 자율 주행 차량 데이터 라벨링 요구 사항을 지원하는 최첨단 솔루션을 제공하여 분산된 인력과 다층적 품질 관리 프로세스를 통해 정밀성과 확장성을 보장합니다.
자주 묻는 질문
LiDAR와 카메라 데이터를 결합하는 것이 AV 주석에 중요한 이유는 무엇입니까?
LiDAR와 카메라 데이터를 결합하면 깊이와 시각적 컨텍스트를 모두 제공하여 3D/4D 주석의 정밀도가 향상됩니다.LiDAR는 물체의 거리와 모양을 캡처하는 반면, 카메라는 색상, 질감 및 시각적 세부 정보를 제공하여 환경을 보다 정확하고 포괄적으로 표현할 수 있습니다.
자율주행차의 3D/4D 주석에는 어떤 유형의 데이터가 사용되나요?
자율주행차의 3D/4D 주석은 주로 LiDAR, 카메라, 레이더와 같은 센서의 데이터를 사용합니다.이러한 센서는 거리, 모양, 질감 및 움직임에 대한 정보를 캡처한 다음 안전하고 효과적인 탐색을 위한 차량 환경의 매우 상세한 모델을 만드는 데 사용됩니다.
AI 도구가 자율주행차 데이터 라벨링에서 사람의 주석자를 대체할 수 있을까요?
AI 도구는 데이터 라벨링 프로세스를 크게 가속화하지만 주석의 품질과 정확성을 보장하기 위해서는 여전히 사람이 주석을 다는 것이 필수적입니다.AI는 반복적인 작업을 처리할 수 있지만, 검증과 AV 안전을 해칠 수 있는 미묘한 오류를 포착하기 위해서는 사람의 감독이 필요합니다.
