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이러닝

컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보

[매치업] 자율주행 자동차 판단 기술 (기초)

[매치업] 자율주행 자동차 판단 기술 (기초) 과정정보
과정명 [매치업] 자율주행 자동차 판단 기술 (기초)
학습기간
학습시간 4시간
강사 유진우
교육비 무료
과정소개

※※ 학습자 개인정보는 이수증/인증서 발급, 통계, 설문조사 진행을 위하여 국가평생교육진흥원 매치업 정보시스템으로 전달 · 관리됩니다 

※ 매치업 교육 수강신청 문의는 02-870-8032로 부탁드립니다.  

 

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수료기준
수료기준
평가기준 진도율 (판단_기초) 기말고사 (판단_기초) 신기술 및 기술개발 동향 조사 총점
배점 - 50% 50% 100점
수료기준 80% 60점/100점 60점/100점 70점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 70점 이상이어야 합니다.
강사소개
강사명
유진우
강사약력

▶ 학력

 · 포항공과대
 

▶ 경력

 · 現) 국민대학교 자동차IT융합학과 교수
  · 삼성전자 Samsung Research 책임연구원
 
▶ 주요 연구분야
 · 자율주행 요소기술 성능개선 연구
 · 차량 센서 기반 신호처리 및 영상처리 기술
 · Path Planning / SLAM / Perception 기술
강의목차
차시 강의명
1차시 자율주행 자동차 판단 기술 개요
2차시 차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초
3차시 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 기초
4차시 Rule-Based Approach 기반 판단 기술 기초
5차시 AI-Based Approach 기반 판단 기술 기초
6차시 차로 유지 보조 & 스마트 크루즈 컨트롤 판단
7차시 차로 변경/추월 주행 판단
8차시 교차로/좌,우회전 주행 판단
9차시 돌발상황/사고상황 주행 판단
10차시 열악한 날씨상황 주행 판단
11차시 V2X 정보 기반 주행 판단
12차시 Fail Safe 주행 판단
13차시 Rule-Based Decision-Making 개념
14차시 차로 유지/변경 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해
15차시 교차로 상황 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해
16차시 AI-Based Decision-Making 개념
17차시 차로 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
18차시 교차로 상황 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
19차시 자율주행 자동차의 경로생성 기술 개요
20차시 판단/경로생성에서의 주변환경 인식/자차 위치인식의 중요성
21차시 A* 알고리즘 기초
22차시 A* 알고리즘 이해
23차시 RRT 알고리즘 기초
24차시 RRT 알고리즘 이해
25차시 Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 기초
26차시 Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 이해