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AVP 제어 – 실외 주행 기술

CubeAi에는 ACC, AEB, Lane Change 및 AVP 기술이 있습니다.

입양 크루즈 컨트롤 (ACC)

섹션 : 양쪽 차선이있는 도로의 직선 및 곡선 섹션
상태 : 전방 차량과의 안전 거리를 유지하기 위해 차량 속도를 자동으로 조정합니다. 교통 체증이 심한 경우에도 편안하고 편안한
감지기 : 카메라, GPS, 레이더, LiDar

자동 비상 제동 (AEB)

구간 : 양쪽 차선이있는 도로의 직선 및 곡선 구간
목표 속도 : 100kph 미만 속도
센서 : GPS, 레이더, LiDar

자동 차선 변경 / 사각 지대 감지

섹션 : 양쪽 차선이있는 도로의 직선 및 곡선 섹션
상태 : 내비게이션 시스템에 입력 된 경로를 기반으로 올바른 고속도로 출구 또는 인터체인지를 자동으로 가져옵니다. 또한 운전자의 측면과 후면에 위치한 다른 차량을 감지합니다.
센서 : GPS, 레이더

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AVP 제어 – 실내 주행 기술

가벼운지도 시스템

CUBE AI는 GPS가없는 실내 주차장에서 자율 주차 대행 서비스를 제공합니다. 이로 인해 자율 주행 시대 한걸음

현존하는 모든 차량에 대한 지침으로서의 정보 인프라

CUBE AI는 주차 스트레스를 줄이기 위해 지능형 주차장 인프라 시스템을 개발하여 CUBE AI의 서비스를 사용하여 자동차를 주차 장소로 안내합니다. 이것은 새로운 고객 세그먼트에 도달하기위한 CUBE AI의 단기 구현 모델 중 하나입니다.

이것은 새로운 보완 서비스입니다. 개발 팀은 지금까지 이동성 서비스에 대한 고유 한 아이디어 구성을 가지고 있습니다. CUBE AI 철학 중 하나는 모빌리티 서비스의 리더가되는 것입니다.

LED Light는 주차장 입구에서 Big mart 또는 쇼핑몰의 빈 주차 공간으로 자동차를 안내합니다. 주차 출석이 필요하지 않습니다. CUBE AI의 Light-Guidance System은 알고리즘 기술로 차량을 안내합니다.

AVP 제어 – 실내 주행 기술

LiDar는 현재 CUBE AI의 AVP 시스템에 적용됩니다.
그러나 CUBE AI의 AVP 시스템은 AVM에서 'Vision AI Technology'만으로 구현됩니다.

AVP에 필요한 센서 시스템

GNSS / INS
실시간 차량의 현재 위치 감지
CUBE AI에 필요하지 않은
레이더 (ESS)
차량의 앞뒤에있는 장애물을 감지하십시오. 장거리 인식
CUBE AI에 필요하지 않은
LiDAR(LDR-16)
차량, 전방, 후방 및 좌측 및 우측 커버 주변의 장애물 및 보행자를 감지하는 센서
CUBE AI에 현재 적용됨
카메라 (비전 카메라)
포브 정보의 직관적 인 인식
CUBE AI에 필요하지 않음
AVM (뷰 모니터 주변)
주차 안내선 및 주차 차선 감지 images
'비전 AI 기술'개발 큐브 AI의 최종 목표 : 비전 AI 기술을 사용한 AVP 시스템

실내 AVP 제어 시스템에는 MDPS에 신호를 보내 측면 제어를위한 APM, 가속기 위치 센서에 신호를 보내 제어 가속기를위한 ASM, 브레이크 액츄에이터에 신호를 보내 제어 속도를 낮추기위한 ASM, TCU에 신호를 전송하여 전송 제어를위한 AGM, 차량의 현재 위치를 실시간으로 감지하기위한 APM, ASM 및 AGM 및 컨트롤러 (EAS) 용 통합 모듈.

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실내 AVP 시퀀스 동작

1 단계. 주차 공간 검색

주차장지도 빌딩

AVP 용 주차장지도 생성
개별 주차 구역 별 할당 ID
주차 구역 ID 식별을 통한 LED 조명 제어

2 단계. 라인 감지 및 스티어링 각도 생성

AVM (Around View Monitoring) LED 라인 추적

AVM 이미지 프로세스를 통한 LED 색상 분류
(예 : 녹색 : 실행, 빨간색 : 정지)
주행 컬러 LED 라인 및 속도 및 조향각 감지
LED 라인 트래킹으로 할당 된 주차 구역으로 이동
할당 된 주차 구역 도착 후 차량 위치 초기화 생성

3 단계. 데드 레커닝 및 모션 계획

데드 레 코닝 및 모션 계획

차량 위치 초기화 후 모션 트래커로 제어 문제 전송
마사지 초기화를 통한 로컬 포지션의 적합성
정방향 및 역방향 여행 경로 생성
Dead Reckoning을 이용한 경로 추적
정지 및 변경 속도를위한 주문 생성
후면 경로 추적 확인 및 주차 구역 진입 후 라인 트래커로 제어 문제 전송

단계 4. 주차 구역의 차선 감지

종점 주차

라인 트래커로의 전송 제어 문제 확인
후면 AVM 이미지 처리를 통한 주차 라인 감지
스톱 오더 생성 / 스위칭 기어 위치 및 스티어링 각도
주차 신호 전달 완료

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AI 기술

주차장 내부의 물체와 사람을 인식하고 사고를 예방하기 위해 주차 공간으로가는 가장 안전한 경로를 계획합니다. 또한이 기술은 비 GPS 환경에서 AVP 교육 및 차량 포지셔닝을 제공합니다.

3D 공간 인식 및 추적
주행 차량은 공간적 시간 지식을 통해 주차장 내부의 도로를 인식 할 수 있습니다.

심층 신경망을 기반으로 한 자동 차량 제어
Deep Neural Network의 모델링을 통해자가 운전 차량을 제어하려면

주차 모션 계획
차량은 '움직임 계획'을 수행하여 효과적인 방식으로 빈 공간에 주차하고 자체적으로 길을 계속 학습 할 수 있습니다.

AI 수수께끼 그물
주차장의 대부분은 아래 8 조각 퍼즐로 구성됩니다.
Cube AI는 Deep Neural Network를 통해 아래 퍼즐의 모든 조합으로 차량 주차 자체를 가능하게합니다. (특허 출원)

원활한 추적 그물

인식 된 객체가 잠시 사라지더라도 차량은 Cube AI 기술로 투영 된 코스를 계산하여 지속적으로 추적 할 수 있습니다.

V-Masking 기술

차량에는 GPU 프로세스가 필요하지 않습니다. Cube AI의 V-Masking은 차량이 주차 라인, 주차장의 도로를 고속으로 인식 할 수 있도록합니다.

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제어 및 네트워크 기술

이 팀은 여러 차량을 한 번에 안전하게 주차 할 수있는 제어 알고리즘을 개발하고 사람과 물체가 공존하는 주변 정보를 분석 한 후 경로를 만들고 있습니다. CUBE AI는 V2X, I2I 네트워크 기술을 제공합니다.

건축물
제품 레벨에서 클라우드 플랫폼을 사용하여 실시간 객체 감지

실시간 객체 인식

실시간 물체 감지 아키텍쳐

노드 에지 맵을 사용한 실내 포지셔닝 기술

CUBE 경로 계획 알고리즘 개발 팀은 관리 및 제어 시스템 기술을 통합합니다. 팀은 운전 기술과 자동차와의 통신을위한 클라우드 연결을 계산하기 위해 IT 기술이 적용된 센서 기술을 포함해야합니다.

GPS 또는 GPS가없는 실내 포지셔닝 기술 확보 센서, 데드 레 코닝, 카메라, 텔레 커뮤니 케이트와 같은 필요한 기술은 CUBE AI 기반 포지셔닝, 데드 레 코닝, 맵 매칭 기술로 얻을 수 있습니다.

지하 주차장에는 다양한 유형의지도가 필요합니다. 자율 주행 시스템에 대한 현재의 상세지도에는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. CUBE AI는 Node Edge Map을 쉽게 만들어 자동 주차를 구현합니다.

Node-Edge Map이라는 CUBE AI의 디지털 매핑 기술은 3 시간 내에 완벽한 맵 구현을 제공합니다 (100M * 100M)

AI 카메라 기술

경쟁사 카메라-사양