AI타임스

자율차량 '눈':레이더, 카메라, 라이다...기업마다 선택 달라 테슬라는 카메라 이용한 비전기술, 현대차는 모두 사용 독일, 자율주행차 레벨4 법안 이미 완성 '완전 자율주행'시대 열려면 C-TIS도 탄탄해야 [편집자 주] 2016년 알파고만 등장했을 때만 해도 인공지능(AI)은 사람들에게 많이 알려진 존재가 아니었습니다. 공포의 대상이기도 했고, 호기심 가득한 기술이기도 했지요. 하지만 지금 AI는 산업, 금융, 예술, 쇼핑, 채용 등 분야에 상관없이 우리 삶의 일부분이 됐습니다. 어느새 '위드 AI(With AI)' 시대가 된 것이지요. 는 지난 1년간 우리 삶에 녹아든 AI를 취재했습니다. 그리고 연말을 맞아 [위드AI] 특집으로 일상에 녹아든 AI 분야 15개를 선정, 소개하고자 합니다. 여러분은..

2년간 궂은 날씨 때만 에딘버러·스코틀랜드 돌아 3시간 분량의 20만개 이미지에 태그 부착해 완성 라이다 최대 약점… 악천후에 치명적 테슬라, 레이더 센서보다 100배 성능의 딥러닝 시스템 개발...논란 증폭 영국의 헤리오트-와트대학교가 기상 악화 속에서도 안전한 자율주행을 지원하는 데이터셋을 개발했다. 지난 9일(현지시간) 테크익스플로러 보도에 따르면 교내 앤드류 월레스 교수와 센 왕 박사는 일명 ‘레디에이트 프로젝트(Radiate Project)’를 주도하며 기존 데이터셋의 한계를 보강했다. 자율주행차에 필요한 데이터는 라벨링 과정을 거쳐 대부분 맑은 날씨를 기준으로 만들어졌다. 이는 다시 말해 안전하게 운행할 수 있는 자율주행차 개발에 도움이 되는 공공데이터가 없다는 것을 의미했다. 또 기존 데이터..

카메라는 가려져 있는 사물 보지 못하고 악천후 상황에 취약사물 정확히 인지하고 날씨 영향 받지 않는 레이더로 보완해야비트센싱, 사물을 이미지로 인지하는 이미징 레이더 기술 개발움직이는 물체와 고정 물체 구분해 자율주행 안전도 높일 수 있어 카메라로만 자율주행을 구현하려는 테슬라의 시도가 옳지 않다는 지적이 나왔다. 카메라는 가려져 있는 사물을 보지 못하고 악천후 상황에 취약해 위험을 초래할 수 있다는 설명이다. 이재은 비트센싱 대표는 22일 열린 '엔비디아 AI 개발자 밋업' 행사에서 "테슬라가 자율주행을 카메라로만 하려는 것은 위험하다"며 "악천후에 영향을 받지 않고 사물을 정확히 인지하는 레이더와 상호 보완하는 시스템을 구축해야 운전자의 안전을 확보할 수 있다"고 말했다. 카메라와 레이더, 라이다는 ..