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[비대면] 자율주행 Track (H-Mobility Class/기본과정)
학습목표
인지/판단/제어/통신 및 네트워크에 대해 이해할 수 있다.
교육대상
H-Mobility Class 최종 합격자 대상으로 진행됩니다.
과정소개
H-Mobility Class는 미래 모빌리티 산업을 이끌어갈 인재들에게
차량 전동화, 자율주행 및 로보틱스를 이해할 수 있는 교육 기회를 제공합니다.
수료기준
평가기준 | 진도율 | 총점 |
---|---|---|
배점 | 100% | 100점 |
수료기준 | 80% | 80점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
차시 | 강의명 |
---|---|
[공통] 자율주행 자동차 기술 이해 | |
1차시 | 자율주행 기술 5단계 개요 |
2차시 | 자율주행 기술의 발전현황 |
3차시 | 자율주행 기술의 미래 발전방향 |
4차시 | 자율주행 기술 구성 |
5차시 | 자율주행 기술의 요소 : 센서, 인지, 측위 |
6차시 | 자율주행 기술의 요소 : 판단, 제어 |
7차시 | 자율주행 기술 인프라 : 통신, 고정밀 지도 |
8차시 | 자율주행 기술 인프라 : 데이터, 하드웨어 |
[인지] 자율주행 자동차 인지 기술(1) | |
9차시 | 자율주행 자동차의 센서 구성 |
10차시 | 자율주행 인지 기술 개념 |
11차시 | 인지 기술의 발전방향 |
12차시 | 인지를 위한 AI 기술 |
13차시 | 인지를 위한 딥러닝 기술 개요 |
14차시 | 딥러닝 기반 인지시스템 사례 |
15차시 | 카메라 센서 개요 |
16차시 | 카메라 캘리브레이션(보정) 기술 |
17차시 | 카메라 기반 물체 검출/추적 기술 |
18차시 | 카메라 기반 영역 분할 기술 |
19차시 | 레이더 센서 종류 및 작동원리 |
20차시 | 레이더 신호 특성 |
21차시 | 레이더 송수신기 구성 |
22차시 | 레이더 기반 물체 검출 기술 |
23차시 | 라이다 센서 종류 및 개요 |
24차시 | 라이다 센서 특성 및 데이터 |
25차시 | 라이다 기반 물체 검출 기술 |
26차시 | 라이다 기반 물체 추적 기술 |
27차시 | 복합센서 적용 기술 |
28차시 | 센서융합 기술 사례 |
29차시 | 고성능 인지를 위한 하드웨어/소프트웨어/통신 플랫폼 |
30차시 | AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술 |
31차시 | 고정밀 지도 기반 자율주행 개요 |
32차시 | 고정밀 지도 및 측위 기술 |
33차시 | MMS 기반 고정밀 지도 구축 기술 |
34차시 | AI 기반 측위 기술 |
[인지] 자율주행 자동차 인지 기술(2) | |
35차시 | 자율주행 통합 인지시스템 심화 |
36차시 | 자율주행 인지를 위한 AI 기술 심화 |
37차시 | 자율주행 대규모 인지 데이터 관리 기술 |
38차시 | 카메라 캘리브레이션 심화 |
39차시 | 카메라 기반 물체 검출 딥러닝 기술 심화 |
40차시 | 카메라 기반 물체 추적 딥러닝 기술 심화 |
41차시 | 카메라 기반 차로, 도로 영역 검출 딥러닝 기술 심화 |
42차시 | 차세대 레이더 센서 기술 소개 |
43차시 | 레이더 기반 인지를 위한 딥러닝 기술 심화 |
44차시 | 라이다 센서 심화 |
45차시 | 라이다 기반 3차원 물체 검출 딥러닝 기술 심화 |
46차시 | 라이다 기반 3차원 물체 추적 딥러닝 기술 심화 |
47차시 | 3차원 물체 검출/추적 통합 기술 심화 |
48차시 | 카메라 기반 거리 추정 기술 |
49차시 | 카메라, 레이더 센서융합 딥러닝 기술 심화 |
50차시 | 카메라, 라이다 센서융합 딥러닝 기술 심화 |
51차시 | AI기반 인지 하드웨어 플랫폼 기술 심화 |
52차시 | 고성능 센서 차량 네트워크 기술 |
53차시 | 고정밀 지도 관리 기술 심화 |
54차시 | 고정밀 지도 기반 측위를 위한 딥러닝 기술 심화 |
55차시 | 자율주행을 위한 예측 기술 심화 |
56차시 | 상황 예측을 위한 딥러닝 기술 심화 |
[판단] 자율주행 자동차 판단 기술(1) | |
57차시 | 자율주행 자동차 판단 기술 개요 |
58차시 | 차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초 |
59차시 | 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 기초 |
60차시 | Rule-Based Approach 기반 판단 기술 기초 |
61차시 | AI-Based Approach 기반 판단 기술 기초 |
62차시 | 차로 유지 보조 & 스마트 크루즈 컨트롤 판단 |
63차시 | 차로 변경/추월 주행 판단 |
64차시 | 교차로/좌,우회전 주행 판단 |
65차시 | 돌발상황/사고상황 주행 판단 |
66차시 | 열악한 날씨상황 주행 판단 |
67차시 | V2X 정보 기반 주행 판단 |
68차시 | Fail Safe 주행 판단 |
69차시 | Rule-Based Decision-Making 개념 |
70차시 | 차로 유지/변경 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해 |
71차시 | 교차로 상황 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해 |
72차시 | AI-Based Decision-Making 개념 |
73차시 | 차로 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해 |
74차시 | 교차로 상황 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해 |
75차시 | 자율주행 자동차의 경로생성 기술 개요 |
76차시 | 판단/경로생성에서의 주변환경 인식/자차 위치인식의 중요성 |
77차시 | A* 알고리즘 기초 |
78차시 | A* 알고리즘 이해 |
79차시 | RRT 알고리즘 기초 |
80차시 | RRT 알고리즘 이해 |
81차시 | Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 기초 |
82차시 | Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 이해 |
[판단] 자율주행 자동차 판단 기술(2) | |
83차시 | 차량 센서 관점에서의 판단 기술 심화 |
84차시 | 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 심화 |
85차시 | Rule-Based Approach 기반 판단 기술 심화 |
86차시 | AI-Based Approach 기반 판단 기술 심화 |
87차시 | 차로 유지 주행 판단 심화 |
88차시 | 차로 변경/추월 주행 판단 심화 |
89차시 | 교차로/좌,우회전 주행 판단 심화 |
90차시 | 돌발상황/사고상황 주행 판단 심화 |
91차시 | 열악한 날씨상황 주행 판단 심화 |
92차시 | V2X 정보 기반 주행 판단 심화 |
93차시 | Fail Safe 주행 판단 심화 |
94차시 | LiDAR SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론 |
95차시 | LiDAR 기반 위치인식 방법론 |
96차시 | Camera SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론 |
97차시 | Camera 기반 위치인식 방법론 |
98차시 | A* 알고리즘 심화 |
99차시 | RRT 알고리즘 심화 |
100차시 | RRT* 알고리즘 |
101차시 | Reinforcement Learning 심화 |
102차시 | Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 심화 |
[제어] 자율주행 자동차 제어 기술(1) | |
103차시 | 시스템 개론 |
104차시 | 제어 개론 |
105차시 | 시스템 제어 개발 프로세스 |
106차시 | 기계적 시스템 모델링 |
107차시 | 시간응답 특성 |
108차시 | 제어 안정성 |
109차시 | PID 제어 개요 |
110차시 | 제동/구동/조향/현가시스템 |
111차시 | 파워트레인 |
112차시 | 제동시스템 |
113차시 | Brake-by-Wire |
114차시 | 종방향 제어 ADAS 개요 |
115차시 | 자동긴급제동시스템 / Autonomous Emergency Braking System |
116차시 | 순항제어 / Cruise Control |
117차시 | 적응형순항제어 / Adaptive Cruise Control |
118차시 | 조향시스템 개요 |
119차시 | 조향시스템 구동 |
120차시 | 조향시스템 종류 |
121차시 | 조향시스템 제어 |
122차시 | 횡방향 ADAS 개요 |
123차시 | 차선 이탈방지 보조 시스템 (LKAS) |
124차시 | 차선유지시스템 (LKS) |
125차시 | 차선변경시스템 |
126차시 | 자동주차시스템 |
127차시 | 자율주행 자동차 |
128차시 | 현가시스템 |
129차시 | 전자식 현가시스템 |
[제어] 자율주행 자동차 제어 기술(2) | |
130차시 | 전달함수 |
131차시 | 상태공간 설계 |
132차시 | 제어 안정성 심화 |
133차시 | 순항제어기 설계 |
134차시 | String Stability |
135차시 | Constant Spacing Control |
136차시 | Constant Time Gap (CTG) Control |
137차시 | 협동적응형순항제어 (Cooperative Adaptive Cruise Control) |
138차시 | Active Steering |
139차시 | Torque Vectoring |
140차시 | 차량의 운동학 모델 |
141차시 | 차량의 동역학 모델 |
142차시 | Pure Pursuit 기법 |
143차시 | Stanley 기법 |
144차시 | Full State Feedback 제어기 |
145차시 | Linear Quadratic 제어기 |
146차시 | 상태관측기 설계 |
147차시 | 상태관측기 기반 제어기 설계 |
148차시 | 모델예측 제어 |
149차시 | 지능 제어 |
[통신 및 네트워크] 자율주행 자동차 통신 및 네트워크 기술(1) | |
150차시 | 차량용 통신 및 네트워크 개념 |
151차시 | 차량용 통신 및 네트워크 도입 배경 |
152차시 | 차량용 통신 종류 소개 |
153차시 | CAN 통신 개념 |
154차시 | CAN 통신 물리 계층 |
155차시 | CAN 통신 데이터링크 계층 |
156차시 | LIN 통신 개념 |
157차시 | LIN 통신 활용 |
158차시 | Ethernet 통신 배경 |
159차시 | Ethernet 통신 개요 |
160차시 | Ethernet AVB 통신 개요 |
161차시 | Ethernet AVB 통신 표준 |
162차시 | Ethernet TSN 통신 개요 |
163차시 | TCP/IP 통신 |
164차시 | 진단 통신 배경 |
165차시 | 진단 통신 개요 |
166차시 | 게이트웨이 시스템 개요 |
167차시 | ITS 개요 |
168차시 | ITS 현황 |
169차시 | V2X 통신 개념 |
170차시 | V2X 통신 표준화 현황 |
171차시 | WAVE 통신 개요 |
172차시 | WAVE 통신 표준 (SAE J2735) |
173차시 | C-V2X 통신 개요 |
174차시 | 전기차 충전 시스템 개요 |
175차시 | 전기차 유선 충전 통신 개요 |
[통신 및 네트워크] 자율주행 자동차 통신 및 네트워크 기술(2) | |
176차시 | 자동차 전기 전자 아키텍처링 기술 |
177차시 | 네트워크 아키텍처링 기술 |
178차시 | CAN 통신 심화 (Sampling Point) |
179차시 | CAN 통신 심화 (Arbitration) |
180차시 | CAN-FD 통신 배경 |
181차시 | CAN-FD 통신 개요 |
182차시 | CAN-XL 통신 개요 |
183차시 | DC-LIN 통신 소개 |
184차시 | XCP 통신 배경 |
185차시 | XCP 통신 개요 |
186차시 | 차량용 통신 보안 기술 개요 |
187차시 | 네트워크 관리 기술 |
188차시 | WAVE 통신 표준 (1609.4) |
189차시 | WAVE 통신 표준 (1609.3) |
190차시 | WAVE 통신 표준 (1609.2) |
191차시 | 교통 정보 (TPEG) 통신 개요 |
192차시 | 하이패스 통신 개요 |
193차시 | 전기차 무선 충전 통신 개요 |
194차시 | 블루투스 통신 개요 |
195차시 | USB 통신 개요 |
196차시 | UWB 통신 배경 |
197차시 | UWB 통신 개요 |