F1-TENTH 주행을 위한 임베디드 보드 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 임베디드 보드란 무엇인가?

임베디드 보드는 F1-TENTH 자율주행 차량의 제어에 사용되는 핵심 하드웨어 구성 요소이다. 이는 차량의 주행 성능에 직접적인 영향을 미치며, 자율주행 알고리즘의 핵심 요소인 Localization과 제어 신호의 처리 속도를 담당한다. 본 연구에서는 Jetson AGX Orin과 Jetson Orin Nano 두 가지 보드를 비교 분석하였다.

Q: F1-TENTH 차량에 적합한 임베디드 보드 선택 기준은 무엇인가?

연구 결과, F1-TENTH 차량의 임베디드 보드 선택은 알고리즘의 복잡도와 성능 요구사항에 따라 달라진다. 간단한 알고리즘에는 에너지 효율적이고 경량화된 Jetson Orin Nano가 적합하며, 강화 학습처럼 복잡한 알고리즘에는 높은 연산 성능을 제공하는 Jetson AGX Orin이 더 유리하다.

안하민; 박주연; 고민성; 김재헌; 차현진; 김지환; 김종찬

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저자정보: 안하민 (국민대학교) 박주연 (국민대학교) 고민성 (국민대학교) 김재헌 (국민대학교) 차현진 (국민대학교) 김지환 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2024.11

수록면: 1,164 - 1,169 (6page)

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This study conducts a comparative analysis of the driving performance of embedded boards for F1-TENTH autonomous racing. Focusing on the Jetson AGX Orin and Jetson Orin Nano boards, we evaluate performance indicators such as battery efficiency, weight, and delay. The analysis reveals the strengths and weaknesses of each board and discusses their suitability in autonomous driving systems. Experimental results indicate that while the Jetson AGX Orin board demonstrated high performance, it had drawbacks in weight and battery consumption, whereas the Jetson Orin Nano showed excellent performance, due to its lightweight design and efficient energy use. This research provides crucial insights into the selection of embedded boards for autonomous vehicle development and serves as a foundational reference for future studies.

#Automotive Driving(자율주행) #F1-TENTH(에프원-텐스) #Embedded Board(임베디드 보드) #Driving performance analysis(주행 성능 분석) #Lidar(라이다)

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