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AI Autonomous PLATFORM, Synaptree™

더 진보된 AI 자율주행을 위한 최적의 플랫폼을 제공합니다.

인티그리트는 카메라와 라이다를 이용하여 GPS가 없는 실내 환경에서 위치를 파악하고, 

정교한 위치 데이타를 측위하는 알고리즘을 제공합니다. 

넓은 면적의 쇼핑몰과 같은 환경에서는 동적으로 변화하는 조명시설과 예측할 수 없는 복잡한 고객의 동선,

센서의 음영지역과 동일한 패턴으로 반복되는 모호성, 질감이 없는 유리나 반사면을 가진 구조물을 인지하여,

로봇의 자율주행을 위한 정교한 위치 측위 데이터를 생성하는 것은 매우 정교하고 검증된 알고리즘과 체계가 요구됩니다. 

Another Step Forward for AI Autonomous driving,  Synaptree™ 

정교한 실내 공간을 인지하고 정교한 로봇의 위치 제어를 위하여 인티그리트는 기존 라이다 체계를 통해 구현되는 SLAM에 더하여, 

실내 구조물을 분류하고 위치 측위 데이터를 가상화한 클라우드를 통하여 SLAM을 최적화하고 보정하는 iSLAM을 구현하여

실시간 공간 정보를 업데이트 함과 동시에 자율주행 성능을 고도화하는 데이터셋 및 시각화 체계를 확보하고 있습니다. 

센서를 통하여 자율주행 기능과 성능에 의존하는 기존의 방식을 뛰어넘어 강력한 커넥티드 인텔리전스를 통하여 실내 자율주행 로봇의 안정성과 신뢰를 높이고 있습니다.

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Fusion Sensing & iSLAM

인티그리트의 Synaptree VL은 실내 쇼핑몰과 같이 방대한 실내면적을 가진 메가 플레이스에서 운용될 수 있는 자율주행 로봇을 위하여 고려되었습니다.

 25m 조사범위를 지원하는 강력한 LiDar를 통하여 원거리의 시각화된 맵을 생성하고,

2개의 RGB-Depth 카메라를 통하여 매칭하는 SFM 프로세스와 실시간 포인트 클라우드를 생성하는 새롭게 정의된 데이터셋과 파이프 라인을 통하여,

높은 밀도의 데이터셋을 실시간 분석하고 학습하여 정교한 공간 데이터를 생성하고 있습니다.

이러한 실내 공간정보와 위치측위를 위한 Synaptreee 데이터셋은 별도의 병행하는 프로세스를 통하여 메타 데이터를 가진 가상화된 디지탈 맵으로 구조화되어

로봇의 정교한 현재 위치와 궤적을 시각화 할 뿐만 아니라, 예상되는 로봇의 행동 패턴과 궤적을 효과적으로 추정하게 됩니다. 

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스테레오 Camera, LiDAR, 초음파 등의 다중 센서에서 발행하는 서로 다른 데이터를 효율적으로 동기화하고,

확보된 데이터는 유의미한 스키마 데이터로 도출되며 실시간 데이터 베이스화 됩니다.

이러한 DB 공간 컨텍스트와 판별, 대조 과정을 통하여 원천 데이터의 오류를 보정하고, 예측모델을 제공하여 자율주행 장치가 최적의 의사결정을 가능하게 하며,

수집된 공간 데이터는 학습과정을 통하여 보다 정교한 메타 데이터로 진화하게 됩니다

Spatial Data Semantic

공간의 특성 데이터(Attribute)를 토대로, 실시간 변화하는 공간데이터를 보정하고,

관리자(사용자)의 요구사항을 반영한 주행의 방법을 도출하고, 장애물과 공간에 대한 검증과 Meta data를 지속 업데이트 합니다.

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자율주행을 거듭하면서  정확도를 높여가는 인티그리트 만의 클라우드 기반의 자율주행 플랫폼은 객체학습과 오류보정, 예측모델 등의  아키텍쳐는 특허로 보호받고 있습니다. 

Synaptree Technical Support

컴포넌트 구조의  멀티 센서 데이터셋 지원

다양한 센서 데이터의 동기화, 접속규격 제공

SDK(C++/Simulink/파이썬)를 통해 사용자 지원**

ROS, 리눅스, 우분투 기반의 ARM 플랫폼 등 지원**

시각화 인터페이스 지원

Datasets for Robotics

로봇의 센서 만으로 자율주행 성능에 의존하는 기존의 방식을 뛰어 넘는 것,
강력한 커넥티드 인텔리전스를 통하여 로봇의 자율주행 한계를 극복하는 방법,
인티그리트가 로봇 데이터 사이언스로 열어갑니다.