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자율주행차량

  • (주)골든벨
출판
52.10
MB

소장

31,500스콘

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작품 소개

인공지능/연결기반 자율주행차량의 핵심기술은 센서, 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어, 자율주행차량 제어를 위한 인공지능 알고리즘, 차세대 지능형 교통체계, 사이버 보안, 개인정보 보호 등에 관한 기술이다.

이 책은 이와 같은 관점에서, 대학에서 자동차를 공부하는 학생들, 현장기술자, 그리고 자동차 분야에 관심이 있는 다양한 계층이 읽을 수 있도록, 센서/센서 융합, 컴퓨팅 시스템 아키텍처, 인공지능, 주행환경과 차량의 상호작용, 차량의 의사결정 및 제어, 차세대 지능형 교통체계와 C-V2X, 사이버 보안/개인정보 보호, 사용사례와 미래 전망 등에 관해 기초부터 체계적으로 상세하게, 그리고 쉽게 서술하였다.

목차

<차례>

chapter 1. 총론

1-1. 자율주행차량의 정의

1. 자율 및 자율주행차량의 정의

2. SAE J3016, 도로 자동차용 운전 자동화 시스템 관련 용어의 분류 및 정의

1-2. 자율주행차량의 역사

 

chapter 2. 하드웨어-센서

2-1. 센서 개요

1. 수동 센서와 능동 센서

2. 센서들에 적용된 주파수 스펙트럼

3. 센서 융합 관련, 주요 고려사항

4. 무선 고주파(RF) 통신 시스템의 기본 개념

5. 자율주행차량의 시스템 계층 구조 요약

2-2. 레이더(RADAR)

1. 개요

2. 레이더의 작동원리

3. FMCW 방식에서 거리, 속도, 분해능

4. 안테나 시스템(Antenna system)

5. 다중 빔/다중 레인지(multi-beam/multi-range) 레이더

6. 레이더의 장단점과 레이더 기술의 미래

2-3. 초음파 센서(SONA)

1. 초음파 센서의 물리적 특성

2. 초음파 센서의 장단점

3. 자동차 산업에서 초음파 센서의 이용

2-4. 라이다(LiDAR)

1. 개요

2. 라이다(LiDAR)의 작동원리

3. 라이다(LiDAR)의 종류 및 작동원리

2-5. 디지털 비디오 카메라

1. 실화상(RGB) 카메라의 구조 및 작동원리

2. 애플리케이션(Applications)

3. 스테레오 카메라(Stereo Camera)-겹눈 카메라

4. 야간 투시 카메라(Night Vision camera)

5. 차량 실내 감시

2-6. e-호라이즌(e-Horizon)

1. 전역 항법 위성 시스템(GNSS)

2. 위성기반(SBAS)위치 보정시스템

3. DGPS와 RTK

4. 정밀 단독 측위(PPP: Precision Point Positioning)

5. 차량 내비게이션 시스템

2-7. 관성 측정장치(IMU)와 주행거리 측정계

1. 관성 측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)

2. 주행거리계(Wheel Odometry)

3. 전역위성항법 시스템(GNSS)과 관성항법 시스템(INS)의 융합

2-8. 센서 요약

 

 

 

chapter 3. 시스템 아키텍처System Architecture

3-1. 컴퓨팅 플랫폼-하드웨어

1. 주요 고려사항

2. 주요 시스템 반도체(main system semi-conductors)

3. 실제 컴퓨팅 플랫폼의 예

3-2. 미들웨어 계층

1. 로봇 운영체제(ROS)

2. 자동차 데이터 및 시간 트리거 프레임워크(EBAssist ADTF)

3. 자동차 개방형 시스템 아키텍처-AUTOSAR

3-3. 응용 프로그램 계층

3-4. 액추에이터 인터페이스

1. 개요

2. 와이어 구동방식 기술(Drive by wire)

chapter 4. 차량용 인공지능Artificial Intelligence for Vehicles

4-1. 인공지능

1. 인공지능의 정의(Definition of Artificial Intelligence)

2. 기계학습(machine learning)

3. 심층학습(Deep Learning)

4. 의미론적 추상화 학습과 종단 간 학습

5. 요약

4-2. 하이브리드 인공지능 시스템

1. 심층학습 신경망 인공지능(AI) 기술의 문제점

2. 하이브리드 인공지능 시스템(hybrid AI system)

4-3. 기타 기법

1. 기계학습 관련 기법

2. 유전 알고리즘- 강화학습 기법

3. 사례 기반 추론(case-based reasoning)

4. 논리적 추론(logical reasoning)

5. 다중 에이전트 시스템(multi-Agent system)

6. PAC(Probably approximately correct) 학습

 

 

 

chapter 5. 주행환경과 차량의 상호작용

5-1. 개요

5-2. 인지

1. ICP 알고리즘과 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)

2. 위치 추정(로컬라이제이션)

5-3. 지도 작성

1. 지도 데이터 구축 및 축적 방법

2. 고정밀 디지털 지도의 5계층

3. 고정밀지도 정보 활용

4. 자율주행차량의 지도작성

5. 정밀(HD)-지도를 이용하지 않는 접근방법의 시도(예)

5-4. 개체 감지

1. 개체 감지 개요

2. 특징 추출(feature extraction)

3. 분류(Classification)

5-5. 센서-데이터 융합

1. 센서융합 접근방식

2. 주행 장면의 표현(Representation of the driving scene)

3. 인공지능(AI) 기반 센서-데이터 융합

4. 센서 데이터 융합의 실제 예

 

 

 

chapter 6. 주행환경에서 차량의 의사결정 및 제어

6-1. 계획-궤적계획

1. 계획의 정의와 분류

2. 궤적 계획(Trajectory planning)의 일반적 특성

3. 부조종사(Co-pilot project) 알고리즘 – HAVEit 프로젝트

6-2. 주행궤적과 주행속도의 계산

1. 종방향(차량의 전/후 방향) 제어(Longitudinal control)9

2. 횡(가로)방향 제어(Lateral control)

6-3. 모션 제어 백터 생성과 차량제어

1. 모션 제어 벡터의 생성(Production of motion control vector)

2. 차량 제어(Vehicle control)

 

 

 

chapter 7. 차세대 지능형 교통 체계와 차량-사물 간 통신

7-1. 차세대 지능형 교통 체계

1. 차세대 지능형 교통체계의 정의 및 구성 요소

2. V2X(Vehicle to Everything: 차량과 사물 간) 통신

3. V2X(Vehicle to everything: 차량-사물 간 통신) 표준

4. DSRC와 C-V2X 기술의 비교 및 전망

5. V2X 사용 사례(V2X use cases)

7-2. 백-엔드 시스템

1. 백-엔드 시스템의 필요성

2. 백-엔드 시스템의 주요 기능

 

chapter 8. 차량의 기능적 안전, 사이버 보안 및 개인정보 보호

8-1. 차량의 기능적 안전

1. 기능적 안전 개요

2. ISO 26262(Road vehicles – Functional safety: 도로차량-기능적 안전)

8-2. 사이버 보안

1. 공격 벡터와 공격 표면(attack vectors & attacks)

2. 차량의 수명 전체 기간에 걸친 사이버 보안 위험 관리

3. 차량 사이버 보안 기술 권장 사항

4. 하드웨어와 소프트웨어 보안

5. 네트워크 통신 보안(Secure network communication)

8-3. 자율주행차량과 개인정보 보호

1. 개인정보에 관한 법률적 정의

2. 자율주행차량과 개인정보의 상관관계

3. 차량을 통한 개인정보 누설과 사생활 침해

 

 

 

chapter 9. 적용 사례와 미래 전망

9-1. 적용 사례

1. 운송 교통 영역

2. 운송 부문 이외의 사용 사례

9-2. 자율주행기술 로드맵

1. 독일 자동차 산업계의 기술 로드맵

2. 특허를 기반으로 한 혁신적 강점

3. 미국에서의 설문조사에 따른 로드맵

9-3. 자율주행차량의 장단점 및 과제

1. 잠재적 장점 및 장애물

2. 미해결 과제

3. 에필로그

저자 정보

  • 김재휘

    • 국적 해당 정보가 없습니다.
    • 출생
    • 학력 해당 정보가 없습니다.
    • 수상 해당 정보가 없습니다.

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