프로젝트 소개
본 과제는 자율주행차가 주변의 여러 차량과 보행자 등을 카메라로 빠르고 정확하게 찾아 계속 추적하도록 하는 기술 연구임. 제한된 컴퓨팅 자원과 전력을 사용하는 차량에서도 안전한 주행 판단을 지원하는 실시간 다중객체 추적 시스템 개발에 관한 연구임.
연구 목표는 실시간성, 정확성, 전력 소모 최소화를 동시에 달성하는 시스템을 개발하고 자율주행 테스트 베드에 구현하는 것임. 핵심 연구 내용은 DeepSORT와 KITTI 데이터 셋 등을 활용해 작업량, 실행시간, 신뢰도, 전력 소모의 관계를 분석하고, 이미지 스케일링 등 작업량 조절 기법과 다중 카메라 환경의 스케줄링 기법을 개발하는 것임. 이후 자율주행 시스템 시뮬레이터와 Scout 등 테스트 베드에서 성능을 검증함. 기대 효과는 한정된 컴퓨팅 자원의 효율적 활용, 딥러닝 기반 다중객체 추적 기술의 경량화와 차량 원가 절감, ADAS 고도화 및 자율주행 산업 활성화에 대한 기여임.