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제목	인공지능 자율주행 자동차 실습키트
vU-RE_2027 인공지능 자율주행 자동차 실습키트 AI Autonomous Vehicle Training Kit Features 1.데이터 수집, 데이터 정제, 인공지능 모델 생성, 인공지능 모델 추론 검증을 직접 수행하여 인공지능 자율주행자동차의 인공지능 개발 및 성능 향상 실습이 가능 2.전용 소프트웨어 블럭코딩인 Bready를 이용해 AI 프레임워크에 대한 사전 지식 없이도 쉽고 빠르게 인공지능 자율주행자동차 구현이 가능 3.블럭코딩 구성에 따라 Python코드가 자동으로 동시에 출력되어 Python에 대한 거부감을 자연스럽게 해소하고, Python등 프레임워크를 이용한 AI 개발 응용 실습이 가능 4.인공지능 모델을 사용하여 자동차의 제어를 위해 학습자의 역량에 맞추어 단계별 교육이 진행될 수 있도록 블록코딩 예제와 파이썬 소스를 함께 제공 5.인공지능 모델 생성은 분류(Classification)와 객체감지(Object Detection) 알고리즘을 사용하여 사물을 인지하여 자율주행하는 인공지능 자율주행 플랫폼 6.자율주행 환경에서 인공지능이 인지할 수 있는 기본적인 객체(Object)에 대한 데이터수집, 데이터정제, 데이터학습, 인공지능모델 생성의 단계별 예제 제공(교통안전표지판, 신호등, 사람, 동물, 차량, 차선) 7.사용자가 별도의 추론대상을 추가 및 학습시켜 인공지능 추론모델을 추가하거나 기존 인공지능 지능 향상 가능 v제품의 구성 AI 자율주행자동차 키트 ①버튼 및 표시, 알람 장치 ②배터리(뒤쪽에 삽입) ③NVIDA Jetson Board ④Camera ⑤조향 장치 및 바퀴 ⑥자동차 메인 프레임 시스템 구성도 실습 환경 블록 코딩 소프트웨어 ‘Bready’ 트랙장치 v블록코딩 Bready를 이용한 인공지능 알고리즘 구현 실습 신호등 인식을 통한 자율주행 구현 ◎ 이미지 분류(신호등 적색/녹색) ◎ 블록 구현 방법 1.카메라 카테고리의 블록 생성 2.이미지 분류 모듈 가져오기 2-1. 모델 이름: 이미지 분류 알고리즘을 실행할 모델 이름 생성 2-2. 모델 경로: 이미지 분류 알고리즘 모델 파일 위치 지정 2-3. 클래스 파일 경로: 클래스 목록 저장 위치 3. 생성할 카메라 이름: 카메라 선택 4. 실행하기 4-1. 실행 조건 설정: 반복 실행 4-2. 실행 내용 4-2-1. 지정한 카메라로부터 이미지 불러오기 4-2-2. 입력된 카메라 이미지를 지정한 분류 모델(2-1)을 통해 추론하기 5. 결과 5-1. 신호등 적색 인식 여부 5-1-1. 적색이 인식되면 자동차 정지 5-1-2. 적색이 인식 안되면 자동차 주행 ◎ 객체 감지(신호등 적색/녹색) ◎ 블록 구현 방법 1.카메라 카테고리의 블록 생성 2.객체 감지 모듈 가져오기 2-1. 모델 이름: 이미지 분류 알고리즘을 실행할 모델 이름 생성 2-2. 모델 경로: 이미지 분류 알고리즘 모델 파일 위치 지정 2-3. 클래스 파일 경로: 클래스 목록 저장 위치 3. 생성할 카메라 이름: 카메라 선택 4. 실행하기 4-1. 실행 조건 설정: 반복 실행 4-2. 실행 내용 4-2-1. 지정한 카메라로부터 이미지 불러오기 4-2-2. 입력된 카메라 이미지를 지정한 분류 모델(2-1)을 통해 추론하기 4-2-3. 추론 결과 50%이상 결과만 가져오기 5. 결과 5-1. 신호등 적색 인식 여부 5-1-1. 추론 결과 적색이 50% 이상 인식되면 자동차 정지 5-1-2. 추론 결과 적색이 50% 이상 안되면 자동차 주행 ◎ 인공지능 알고리즘 구성을 통한 자율주행 구현 인공지능 알고리즘을 통한 사물 인식 인공지능 알고리즘을 통한 차로 인식 ◎ 직진 차로 인식 주행 ◎ 곡선차로 인식 주행 (좌회전 / 우회전) ◎ 곡선 교차로 인식 주행 (좌회전 / 우회전) v교육 콘텐츠 [IoT 융합 홈서비스 실습장비] [Ⅰ. 자율주행을 위한 자동차 제어 ] 1.실습환경 구축 2.전방 램프 제어 3.사운드 출력 4.디스플레이 LCD 출력 5.배터리 잔량 모니터링 6.자동차 주행 및 속도제어 (전진, 후진,좌회전, 우회전) 7.원격 모니터링 및 제어(VNC or App) [Ⅱ. 자율주행을 위한 인공지능 분류 학습과 자동차 제어 ] 1.주의 및 실습환경 구축(영상) 2.규제표지판 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (횡단보도, 정지) 3.지시표지판 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (좌회전, 우회전) 4.신호등 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (적색, 녹색) 5.도로 위 물체 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (사람, 자동차, 동물) 6.통합 학습과 추론 (2~5번 데이터 모두 사용) [Ⅲ. 자율주행을 위한 인공지능 객체감지 학습과 자동차 제어 ] 1.실습환경 구축(영상) 2.주의 및 규제표지판 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (횡단보도, 정지) 3.지시표지판 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (좌회전, 우회전) 4.신호등 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (적색, 녹색) 5.도로 위 물체 분류 학습과 추론 및 자동차 제어 (사람, 자동차, 동물) 6.통합 학습과 추론 (2~5번 데이터 모두 사용) vWOW-2030 AI Autonomous Vehicle Trainer (NVIDIA JETSON Xavier + Lidar) Figure
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카테고리	AI 인공지능