Ⅰ. 서 론
우리나라를 포함한 전 세계는 제 4차 산업혁명의 시작으로 인하여 관심과 기대가 뜨겁게 달아오르고 있다. 제4차 산업혁명에 따른 기존의 1차 산업과 2차 산업 등의 급속한 붕괴가 진행되고 있다. 최근 UN보고서에 의하면 제4차 산업혁명이 본격적으로 진행될 경우 현재 직업의 60~70%가 사라지
라이다, 카메라 등의 센서가 활요되고, 위치인식 및 맵핑을 위해서는 3차원 고정밀 디지털지도와 GPS, 센서정보등의 융합이 필요하다. 자동차가 주변 환경에 대한 정보를 기반으로 판단을 하기 위해서는 차량의 위치에 대한 정보와 인공지능과 같은 소프트웨어의 도움이 필수적이다. 상호작용은 차량과
의사결정을 내릴 수 있다.
자율적인 로봇 및 기계 시스템: 고도의 센서, 라이다(LiDAR), 카메라 등을 사용하여 주행 환경을 인식하고, 이를 기반으로 자동차가 스스로 운전을 수행한다. 공장 자동화나 물류에서 사용되는 로봇 시스템은 주어진 작업을 스스로 수행하고 인간과의 협업을 가능케 한다.
라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서를 사용하여 주행환경을 인식하고, 이를 토대로 주행을 제어한다. 이러한 기술들은 자율주행차가 운전자의 대체재로서 충분한 학습과 운전 능력을 갖출 수 있도록 지원한다. 따라서, 자율주행차가 학습하고 운전할 수 있는 방법은 인공지능과 다양한 센서들을 통
라이다 등의 기술을 사용하여 주변 환경을 감지하고, 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 주행 결정을 내립니다. 자율주행자동차의 중요성은 보다 안전하고 효율적인 교통 시스템을 구축하는 데에 있습니다. 사람의 운전 실수로 인한 사고를 줄이고, 교통 체증을 완화하여 시간과 연료를 절약할