박영후님은 자율주행 교육 엔지니어로서 모라이에서 근무 중입니다. 이전에는 그렙에서 자율주행 데브코스 멘토로 참여하며 Planning & Control 분야의 이론 학습 및 실습을 지도했습니다. 코멘토에서는 자동차 SW 개발 실무 과정을 통해 AUTOSAR, ASPICE 등 표준 및 개발 프로세스를 학습하고 ADAS 시스템 설계를 경험했습니다.
- 자율 주행 기술 중 Planning, Control 기법을 집중적으로 학습
- 고전 제어 및 센서 활용 기법, SLAM, 경로 생성 및 주행 제어 알고리즘, Prediction 기법 등의 이론을 학습하고, Python 및 C++ 언어를 활용하여 ROS 프로그래밍 실습 및 과제 진행
- MORAI, Gazebo 시뮬레이터 상에서 고속도로 주행 및 주차, 카페 서빙 로봇 프로젝트 수행
- 자율주행 데브코스 Planning & Control 2기 과정 멘토로 참여하여 실습 및 프로젝트 환경 및 시나리오 설계, 학습 질문 답변
- 자동차 SW 개발을 위해 산업 동향 및 트렌드를 파악하고, AUTOSAR, ASPICE, ISO26262 등 표준 및 개발 프로세스 학습
- ADAS 시스템 중 LKAS을 선정하여 시스템 분석 보고서를 작성하고, 시스템 구성요소를 파악하여 Interface 정리
- 시스템 요구사항으로부터 SW 요구사항을 도출하고 AUTOSAR 구조에 맞게 SW Architecture 및 SW 요구사항을 만족시키기 위한 Application SW 설계
- MORAI 시뮬레이터 환경에서 고속도로 및 주차장 환경을 구축. 주행 및 주차 시나리오 설계 및 Python을 사용하여 실행 코드 개발
- Mgeo의 도로 Node, Link 정보를 활용하여 실주행과 최대한 비슷하게 구현하는 것에 초점. Path planning을 위해 Multi-Node Dijkstra 및 Hybrid A* 알고리즘 적용
- 다양한 Planning & Control 알고리즘을 적용해 본 후 최적의 알고리즘 선정 및 적용. 주변 차량 정보에 따른 감속 수행을 위해 세부값을 튜닝하고 다양한 시나리오 하에서 테스트
프로젝트
Prediction 프로젝트
2023년 8월 - 2023년 8월 · 1개월
- 1) 도로간 교차가 없는 자동차 전용 도로와 2) 교차가 존재하는 교차로 두 가지 환경 구축 및 차량의 차선 변경 시나리오 설계
- 과거의 차량 데이터를 활용하여 차량의 차선 변경 Intention을 확인하고, Physics-based Prediction 기법을 활용하여 궤적을 예측하는 알고리즘 개발
프로젝트
서빙로봇 시뮬레이션 프로젝트
2023년 6월 - 2023년 7월 · 2개월
- Gazebo 시뮬레이터 환경에서 가구 및 조형물 배치를 세밀하게 모델링하여 실제 카페와 흡사한 환경 구축
- 음료 서빙 및 회수까지 로봇이 처리해야 할 다양한 상황을 고려하여 실제 카페에 있을법한 시나리오 설계
- Mapping, Localization, Navigation의 개념을 활용하여 ROS 환경에서 경로 계획 및 장애물 회피 기능을 가진 서빙 로봇 구현
- Python 및 C++ 두 가지 버전의 실행파일을 작성하여 두 언어 간의 문법 및 성능적 차이를 비교
프로젝트
자이카 활용 프로젝트
2023년 5월 - 2023년 6월 · 2개월
- 실제 차량의 1/10 크기의 자이카 및 센서(카메라, 초음파, 라이더 등) 활용 및 검은색 테이프, 상자, 콘을 활용하여 주행 환경 구축
- OpenCV를 활용한 이미지 처리 기법을 이용하여 차선 인식 알고리즘 개발
- 초음파 센서와 라이더를 이용하여 장애물 인식 및 회피 알고리즘 개발
- PID 제어 알고리즘을 활용하여 차량의 조향 제어 개선 및 차량의 주행 성능 향상
ภาษา
영어
상급 (업무상 원활한 의사소통)
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