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대구디지털혁신진흥원 AI 자율주행 모빌리티 과정

Day 10 AI Mobility Classroom

Day 10 자율주행 트랙 장애물 회피 테스트 및 랩타임 검증 영상 + AI 챗봇 학습

자율주행 트랙 장애물 회피 테스트 및 랩타임 검증 및 AI 학습도우미

이 페이지는 모빌리티 Day 10 학습용 상세 페이지입니다. 상단 영상으로 핵심 내용을 학습하고, 오른쪽 AI 챗봇에게 자율주행 트랙 장애물 회피 테스트 및 랩타임 검증 주제에 대해 실시간 질문을 보낼 수 있습니다.

대상: 수강생 프로젝트 최종 성과 검증 평가팀
준비물: 공식 규격 트랙 코스, 비상 감지 장애물, 랩타임 기록 게이트
구성: 2시간 이론 / 3시간 실습 / 1시간 발표 및 검수

Day 10 자율주행 트랙 장애물 회피 테스트 및 랩타임 검증 학습 영상

유튜브 추천 강의
Day 10 커리큘럼 핵심 주제(Ultrasonic Sensor Wiring, Obstacle Detection FSM, E-Stop Brake Safety System, Autonomous Race Laptime Tournament, Final Milestone Pitch & Project Retrospective)에 해당하는 유튜브 추천 강의 리스트입니다.
📚 전체 강의 목록 (3개)
  • 1. 초음파/라이다 장애물 센서 물리 결합 및 제동 FSM 설계
    2시간
  • 2. 공식 자율주행 트랙 랩타임 토너먼트 대회
    3시간
  • 3. 최종 프로젝트 피치 및 전체 회고
    1시간

핵심 요약 노트

Day 10 Summary

오늘의 핵심 목표

Day 10에서는 센서 융합 전방 장애물 안전 정지 테스트를 진행하고 공식 트랙 레이스로 최종 모델 성능을 검증합니다.

  • 초음파/라이다 장애물 센서 물리 결합 및 제동 FSM 설계: GPIO 핀을 통해 초음파(HC-SR04) 또는 소형 LiDAR 센서를 장착하고, 장애물 거리 임계값에 맞춰 차량의 속도를 감속하거나 비상 정지(E-Stop)하는 상태 기계(FSM) 코드를 연동합니다.
  • 공식 자율주행 트랙 랩타임 토너먼트 대회: 수강생들이 제작한 실물 자율주행 동키카 차량을 트랙 위에 올려 라인 추종 및 장애물 회피 능력을 종합 평가하고, 가장 빠른 랩타임(Lap Time)을 기록한 우수 조를 선정합니다.
  • 최종 프로젝트 피치 및 전체 회고: 각 조별로 완성된 MVP 자율주행 결과물과 데이터 수집 및 신경망 튜닝 시행착오 과정을 발표(Pitching)하고, 전체 프로젝트 피드백 수렴 및 회고를 진행합니다.
학습 팁: 오른쪽 AI 챗봇에게 “초음파 센서 HC-SR04의 거리 노이즈(튀는 값)를 칼만 필터나 이동평균 필터로 정제하는 파이썬 코드를 알려줘” 또는 “최종 프로젝트 데모데이 발표를 위해 슬라이드 피치덱을 효과적으로 작성하는 핵심 팁이 있나요?” 같은 질문을 해보세요.
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