프로젝트 소개
본 과제는 자율주행차의 사고를 막기 위해, 도로에서 예측하기 어려운 코너 케이스(쓰러져 있는 보행자 등) 상황에서도 객체를 안정적으로 찾고 따라가는 기술을 개발하는 연구임.
연구목표는 코너 케이스 데이터 생성, 객체 검출 및 추적을 위한 통합 딥러닝 네트워크 개발에 있음. 핵심 연구내용은 단안 영상센서와 라이다의 코너 케이스 데이터를 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)으로 합성하고, 생성 데이터를 학습에 사용해 객체 검출 및 추적 통합 네트워크를 강인하게 만드는 것임. 기대효과는 코너 케이스에서의 인식 실패 확률을 낮춰 자율주행 적용 안전성을 높이는 데 있음.