모빌리티 기획서 작성 및 서비스 목적 정의
자율주행 모빌리티의 비즈니스 가치와 아이디어를 구체화하고 기획서를 작성합니다.
서비스 개념을 정의하고 소형 자율주행 모빌리티가 필요한 문제 상황(예: 실내 스마트 물류, 자동 야간 순찰)을 설계하는 첫 번째 기획 단계입니다.
이 과정은 대구디지털혁신진흥원(DIP) 지원 하에, 소형 모빌리티 플랫폼 하드웨어 조립부터 임베디드 OS 환경 구축, OpenCV 기반 컴퓨터 비전 처리, 그리고 딥러닝(CNN) 주행 학습 모델의 실제 구동까지 경험하는 융합형 프로젝트입니다.
학습 콘텐츠 보기 최종 산출물 보기이 과정은 하드웨어와 AI 자율주행 기술을 결합하여 트랙 주행 성능을 최적화하는 10일 집중 실전형 과정입니다.
모든 단계를 클릭하여 상세 단계별 세부 계획을 모달 팝업으로 확인하실 수 있습니다.
자율주행 모빌리티의 비즈니스 가치와 아이디어를 구체화하고 기획서를 작성합니다.
서비스 개념을 정의하고 소형 자율주행 모빌리티가 필요한 문제 상황(예: 실내 스마트 물류, 자동 야간 순찰)을 설계하는 첫 번째 기획 단계입니다.
로봇/차량 운용 시나리오를 구체화하기 위해 관리자 페르소나와 사용자 유즈케이스를 도출합니다.
최종 사용자와 차량 운용 관리자의 페르소나를 모델링하고, 주행 트랙 규격과 주행 중 발생할 상태 이벤트 시나리오를 설계하는 분석 단계입니다.
동키카 차량 플랫폼의 물리 섀시 프레임과 조향 링키지를 결합하여 기구부를 완성합니다.
모빌리티 차량의 뼈대가 되는 하단 플레이트, 구동 DC 모터, 아커만 조향 기어 및 서스펜션을 조립하는 하드웨어 개발 단계입니다.
SBC에 모빌리티용 리눅스 OS 이미지를 쓰고 무선 Wi-Fi 접속 및 SSH 원격 제어 환경을 셋업합니다.
Etcher를 활용한 OS 쓰기, wpa_supplicant 네트워크 기술 설정 및 원격 터미널 명령 대기 환경을 완성하는 임베디드 리눅스 개발 단계입니다.
SBC와 모터 드라이버 간 전기 신호 라인을 결선하고 조향 서보/스로틀 캘리브레이션을 튜닝합니다.
I2C 통신 핀맵 결선, 모터 회로 전원 이중화 설계 및 서보 모터 동작 펄스 제한값을 미세 조정하는 제어 회로 개발 단계입니다.
원격 주행 서버를 구동하고 스마트폰 또는 무선 게임패드를 결합해 수동 트랙 주행을 훈련합니다.
로컬 구동 스크립트 실행, 웹 브라우저 조이스틱 UI 접속, 블루투스 게임패드 매핑 최적화 작업을 진행하는 인터페이스 설계 단계입니다.
차선 추종을 위해 OpenCV 라이브러리로 차선을 인지하는 이미지 처리 파이프라인을 구축합니다.
카메라 ROI 마스킹, 색공간(HSV) 이진화 필터링, Edge 감지 및 허프 변환을 통해 차선을 수학적 선으로 추출하는 컴퓨터 비전 개발 단계입니다.
차선 추종 인공지능을 훈련하기 위한 고품질 학습 이미지 및 조향 값 데이터셋을 적재합니다.
트랙 정/역방향 주행 캡처, 탈선 복구 복귀 궤적 로깅 및 노이즈 데이터 삭제 스크립트 처리를 다루는 데이터 엔지니어링 단계입니다.
학습된 데이터를 기반으로 CNN 인공신경망 가중치 모델을 훈련시키고 차량에 배포합니다.
GPU 기반 신경망 학습 파이프라인 가동, Loss 오차 분석, 가중치 최적화 변환(TFLite) 및 임베디드 파일럿 가동을 실행하는 인공지능 융합 개발 단계입니다.
센서 융합 전방 장애물 안전 정지 테스트를 진행하고 공식 트랙 레이스로 최종 모델 성능을 검증합니다.
거리 센서 GPIO 하드웨어 결합, 비상 브레이크 감속 제어 노드 연동 및 공식 트랙 랩타임 대회를 통해 성과를 정량 수료하는 최종 평가 단계입니다.
이 과정의 목표는 단순 학습이 아니라, 실제로 동작하는 임베디드 AI 자율주행 모빌리티를 튜닝하고 검증하는 것입니다.