/
3p, Scalability bottlenecks of Autonomy 1.0, Autonomy 1.0 은 (1) Perception, (2) Prediction, (3) Path planning, 그리고 (1~3) 을 평가하는 (4) Testing 으로 나눌 수 있는데, (1) 은 이제 Neural network 가 판도를 뒤집었고, 장애물의 이동 동선을 예측하는 (2) 도 deep model 이 뒤집었지만 (3) 은 강화학습의 발전에도 불구하고 아직 rule based trajectory system (가속폐달 밟은 정도, 장애물과의 거리, 차량간 거리 등... 사람이 생각하기에 고려해야할 요소들로 지지고 볶는) 이 지배적이다. 특히 (4) 는 사람이 한대밖에 없는 실차에 타고 어떤 점이 부족한지 직접 발견해내야 한다. 벤치마킹의 수단은 사람이 함께 탑승한 실차 테스팅이다. 이건 발견된 결함과 관련된 가중치를 손으로 수정할 수밖에 없는 구조다.
Search

3p, Scalability bottlenecks of Autonomy 1.0, Autonomy 1.0 은 (1) Perception, (2) Prediction, (3) Path planning, 그리고 (1~3) 을 평가하는 (4) Testing 으로 나눌 수 있는데, (1) 은 이제 Neural network 가 판도를 뒤집었고, 장애물의 이동 동선을 예측하는 (2) 도 deep model 이 뒤집었지만 (3) 은 강화학습의 발전에도 불구하고 아직 rule based trajectory system (가속폐달 밟은 정도, 장애물과의 거리, 차량간 거리 등... 사람이 생각하기에 고려해야할 요소들로 지지고 볶는) 이 지배적이다. 특히 (4) 는 사람이 한대밖에 없는 실차에 타고 어떤 점이 부족한지 직접 발견해내야 한다. 벤치마킹의 수단은 사람이 함께 탑승한 실차 테스팅이다. 이건 발견된 결함과 관련된 가중치를 손으로 수정할 수밖에 없는 구조다.

출처
수집시간
2021/07/20 14:22
연결완료
1 more property