[Tech]Autonomous & Robot, Realtime Data Logging System

2024-03-28

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AI 학습용 데이터 수집장치는 자율주행 자동차의 발전에 필수적인 역할을 한다. 특별히 차량의 엔진, 운행 시스템, 외부 환경 감지 센서에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석하여, AI 모델이 실세계 상황을 이해하고 예측할 수 있도록 학습 데이터를 제공한다.

예를 들어, 다양한 교통 상황, 기후 조건, 장애물 인식 등을 AI가 학습함으로써, 자율주행 알고리즘은 더욱 정교하고 안정적인 주행 결정을 내릴 수 있다.

데이터 수집장치는 자동차 업계뿐만 아니라 도시 인프라 관리, 로봇 공학, 드론 운영 등 다양한 분야에서도 활용될 수 있다. 이들 분야에서 수집된 데이터는 효율적인 자원 관리, 안전한 운행 경로 계획, 장애물 회피와 같은 고급 기능의 개발을 가능하게 한다.

아래 블럭다이어그램은 지금까지 현장에 제공하고 있는 로깅 시스템을 간략히 소개한 것이다.


[ TELROP 자율주행 자동차용 AI 학습용 실시간 데이터 로깅 시스템 ]


자율주행 자동차 및 AI 데이터 수집 장치는 다양한 인터페이스/센서와 고성능 컴퓨팅 기능을 통해 주변 환경을 인식하여 데이터를 가공/수집하는 시스템이다. 이 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나는 NVIDIA Jetson 플랫폼이며, 이는 다양한 모델(NANO, TX2 NX, Xavier NX, AGX Xavier, AGX Orin)을 지원하여 용도에 맞는 플랫폼을 제공한다.

주요 사양으로는 GMSL 및 GMSL2를 지원하는 카메라, 차량 운행 정보를 수집하는 CAN2.0 및 CAN FD, Lidar 및 외부 IMU를 연결할 수 있는 Ethernet, 다양한 전원 입력(DC10 ~ 30V), 여러개의 LTE Cat.4 모뎀을 통한 Multi-path network 지원, NVMe 및 uSD 스토리지 옵션, 그리고 GPS 및 IMU 지원이 포함된다.

시스템은 LTE 모뎀을 통한 원격 모니터링 및 관리, 컨테이너 기반의 원격 소프트웨어 업데이트, 클라우드를 통한 SSH 접속, H.264 및 H.265 카메라 영상 압축, 그리고 센서 데이터의 Time-stamp 기반 로깅을 지원한다.

CAN 인터페이스를 통해 차량 운행 정보도 수집되며, 모든 데이터는 시간 정보와 함께 로깅되어 분석 및 향후 학습에 활용될 수 있다. 이러한 과정은 LTE 모뎀과 클라우드 연결을 통해 원격으로 모니터링 및 관리가 가능하며, 필요한 경우 소프트웨어 업데이트를 원격으로 실행할 수 있다.

이처럼 자율주행 자동차 및 AI 데이터 수집 장치는 고성능 NVIDIA Jetson 플랫폼을 기반으로 다양한 센서와 네트워크 기술을 통합하여 필요에 맞는 고급 데이터 수집을 가능하게 한다.


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