1. 기존 우리가 아는 무인주행 자동차
각종 센서 (적외선,초음파,gps,자이로,나침판,가속도,시각) 등을 통해 얻는 정보를
mcu형태의 원칩에서 알고리즘을 통해 컨트롤.
-삼성이 저 각종 센서시장에 진입하고 차량간 통신(V2V)를 가기 위해 하만을 인수하는 움직임을 보여옴.
2.이번 NVIDIA가 테스트 중인 무인주행 자동차.
각종센서? 센서들 들어오는 속도가 너무느려! 우린 연산 조낸빠른 GPU가 있으니 시각센서 하나로 컨트롤 가능
오직 시각센서 하나만으로 학습 알고리즘을 적용시켜버림.
-초반에는 운전 처음 하는사람처럼 휘청휘청 어리버리..
10000마일 이상 스스로 주행 후 길이 아닌곳이어도
스스로 '길'이라고 생각되는 부분을 정의내리며 주행가능 (낙엽에 차선이 모두 가려진 길 같은 곳)
경찰차 및 응급차, 소형차, 사람 , 개 , 고양이 등을 스스로 분류해냄 ㄷㄷㄷ
엔비디아 주식이 1년새 3배 가까이 올랐다죠? 미래 무인차 시장은 어찌 바뀔지..
NVIDIA BB8 AI CAR
엔비디아는 AI CAR로 불러달라고 함 ㄷㄷ 
BB8의 시야
https://cohabe.com/sisa/113861
무인자동차 시장도 끝판왕이 나오네요 ㄷㄷㄷ
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궁극적으로 가야할 방향같네요
최종적으로는 NVIDIA의 비전 학습 알고리즘과
물리적 센서의 결합이 이루어 져야 무인주행의 최종 정점에 도달할수 있지 않을까 싶네요 ㄷㄷㄷ
결국 중요한건 방대한 DB인거죠. 구글같은 정보공룡이 유리한 이유이죠.
방대한 DB에선 구글을 이길 수 없죠 ㅎㅎ 동의합니다.
엔비디아도 그게 어려우니 차량 스스로 빅데이터화 시키고 이걸 슈퍼컴퓨팅으로 해결하려고 하는 것 같습니다.
구글은 저걸 클라우드로 구현해서 실시간 반영해가며 다니고 있죠 ㄷㄷㄷ
구글어스에 나오는거 무인차가 찍고다님
네 맞습니다.
구글 무인차와 다른점이
구글 무인차는 방대한 클라우드 데이터를 이용한 최대한 다양한 경우의 수를 다수의 차량이 공동으로 학습.
엔비디아의 경우 아무리 그래도 불시의 상황엔 대비할 수 없다. 자동차 그 자체가 스스로 그 위협에서 벗어나도록 빠른 데이터학습과 반응속도가 필요하다.
하긴 자기 특장점을 내세우지만
즉각적인 반응속도가 중요하겠죠 ㄷㄷㄷ
엔비디아 신의 한수 치네여 ㄷㄷ
GPU가 비트코인 머신에 이어... 연산능력으로 또 한계단 상승하는 발판이 되네요.
백년안에는 하늘을 나는 자동차가 나오는것도 꿈이 아니겠네요 ㅎㅎㅎ
운전은 가능하나 원하는곳을 가긴 힘든시스템이니 다른것들과 연동해야 되는 ㄷㄷㄷ
사실 그 분야는 차량 자체개발과는 또 다른 분야입니다.
V2X, V2V 통신 참조
AMD는 뭐하고 있는가!!! ㅋㅋ