Applied Intuition은 복잡하고 비구조적인 지형에서 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시키기 위해 최첨단 기술 스택을 도입했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 자동차, 트럭, 건설, 광업, 농업 및 방위 산업을 포함한 다양한 분야의 기존 하드웨어에 배포할 수 있습니다. 오프로드 자율주행의 핵심 기능에는 동시 위치추정 및 지도 작성(SLAM), 객체 인식 및 추적, 센서 융합 및 보정, 안전 계획 및 제어가 포함됩니다.
Applied Intuition의 공동 창립자이자 CTO인 피터 루드윅은 “산업들이 점점 더 자율주행 기술을 채택함에 따라, 우리는 오프로드 자율주행의 최전선에 소프트웨어를 자리매김할 계획입니다.”라고 밝혔습니다. “우리의 오프로드 스택은 인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 최신 발전을 전통적인 안전 및 시스템 전문성과 통합하여 가장 까다로운 환경에서도 탁월한 성능을 제공합니다.”
2017년 루드윅과 Y Combinator의 첫 번째 COO인 카사르 유니스에 의해 설립된 Applied Intuition은 고급 운전 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 솔루션에 주력하고 있습니다. 이 회사는 고객이 안전하고 지능적인 기계를 성공적으로 출시할 수 있도록 돕는 도구를 개발합니다.
많은 자율 시스템이 잘 표시된 도로에서는 탁월한 성능을 보이지만, 위험하고 접근이 불가능한 지역 및 예측할 수 없는 조건으로 특징지어지는 비구조적 환경에서는 도전 과제가 발생합니다. AI가 이러한 지형을 탐색할 수 있을까요?
Applied Intuition은 전통적인 2차원 지도가 도로 시스템에서 한계를 드러내는 등 오프로드 주행의 여러 도전 과제를 강조합니다. 오프로드 환경은 종종 평면 지도에 효과적으로 표현할 수 없는 수직적으로 층층이 쌓인 정보를 포함하고 있습니다. 정확한 고도 데이터는 경사면, 도랑 및 구멍과 같은 위험 요소를 식별하는 데 필수적입니다. 또한 자율 시스템은 장애물에서 통과 가능한 경로를 식별하고, 바위 및 진흙, 돌, 얼음 같은 까다로운 표면 조건을 경고해야 합니다. 기후 및 식생 조건에 적응하는 능력도 필요하며, 지도에만 의존하는 것은 불충분합니다.
회사는 그들의 오프로드 자율주행 시스템이 이러한 도전 과제를 효과적으로 해결한다고 주장합니다. 이 기술 스택의 핵심은 자연 환경에서 차량을 해석하고 탐색할 수 있도록 설계된 고급 오프로드 인식 기술입니다. 회사는 블로그 게시물에서 “우리 시스템은 라이더, 카메라 및 레이더 등 다양한 센서를 활용하여 지형을 지속적으로 스캔하고 분석합니다.”라고 설명합니다. “이 센서 입력은 학습된 알고리즘과 기하학적 알고리즘의 혼합을 통해 다양한 장애물 유형을 식별하는 데 사용됩니다.”
이 시스템은 전통적인 지도가 없거나 세부사항이 부족한 경우에도 차량의 정확한 위치를 파악할 수 있도록 실시간 센서 데이터를 활용한 지도 없는 위치 추정을 제공합니다. 범용 계획 아키텍처는 하중 및 지형 유형에 따라 맞춤 전략을 가능하게 하여 각 상황에 맞는 경로와 동작을 선택할 수 있게 합니다. 또한, 사용자 정의가 가능하고 모듈형 설계로 제3자 시스템과의 호환성을 보장하며, 필요한 경우 구성 요소를 쉽게 교체할 수 있습니다.
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