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초록·키워드
자율주행 기술에서 Ego 차량 주변의 3D 환경에 대한 2D 조향도 작성은 차량 조향 및 속도 제어를 용이하게 한다. 특히, 주변 도로 환경의 객체, 그 위치와 크기를 실시간으로 완벽하게 2D 조향도로 표현하는 BEV Segmentation 기술은 안전한 주행을 위해서 필수적이다. 본 연구는 자율주행 임베디드 환경에 실시간으로 동작할 수 있으며 적은 용량을 가지고도 높은 정확도를 가지는 BEV Segmentation 기술과 해당 모델 최적화 기술에 대해 다루었다. 정확도 개선을 위해 BEV에 사용되는 image encoder에 다양한 backbone을 사용하여 해당 BEV Segmentation 모델에서 기존 mIoU 성능을 능가하는 기술 조합을 도출하였다. 모델 크기 및 동작 시간 축소를 위해서, Quantization (FP16)을 진행하였다. 실험 결과 최대 44.9 mIoU 를 달성하여, 기존 기술 대비 17.8%의 mIoU 개선 효과를 달성하였다. 반면, Quantization을 통해 제안하는 향상된 정확도 모델의 동작시간을 3.6% 감소시켰고, 모델 크기는 약 50% 축소 성과를 도출할 수 있었다. 해당 기법을 NVIDIA AGX Orin 기반의 On-Device에 탑재하여 전력 수급에 따른 성능 분석 결과, 충분한 전력 공급이 지연시간 감소에 중요하게 작용함을 알 수 있었다.
본문·목차
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