On-Vehicle AI-Empowered Full Autonomous Driving via Unified Sensor-Message Fusion, Edge-Centric Federated Learning, and LLM-Enhanced Decision Intelligence
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710111998
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교 산학협력단
장경희
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
1.9억원
1.9억원
기초연구
대학
인천광역시 남구
정보/통신 > 무선 통신·네트워크 > 무선·이동통신 시스템
본 연구는 온-비히클 AI 기반 인지 및 의사결정, 이기종 LiDAR-카메라 센서 인지, NR-V2X PC5/Uu 듀얼 인터페이스 통신을 통합한 고신뢰성 완전자율주행 프레임워크를 개발함으로써 복잡하고 동적인 환경에서 자율주행 성능을 크게 향상시키는 것을 목표로 한다.- LiDAR-카메라 인지와 듀얼 인터페이스 NR-V2X PC5/Uu 통신을 결합해 환경 상...
본 과제의 최종 목표는 LiDAR-카메라 인지, PC5/Uu NR-V2X 통신, 다중 센서 융합, 메시지 융합, 지능형 학습을 하나의 고신뢰성 프레임워크로 통합함으로써 완전자율주행을 지향하는 지능형 OV-AI 기반 자율주행 시스템을 구축하는 것이다.- 1차년도: 신뢰성 있는 차량 탑재 AI 인지를 위한 통합 듀얼 인터페이스 V2X 센서-메시지 융합 프레임워...
... 정확도, 충돌 회피 능력, 차선 변경 성공률 및 협력 주행 안정성을 향상시킬 수 있다.또한 FL, KD, LLM 기반 Semantic 신호, MEC 기반 로컬 지능화 및 차량-엣지-클라우드 협력 구조를 적용함으로써 장기적이고 적응적인 온-비히클 AI 자율주행 성능을 확보한다. 본 기술은 CARLA, MATLAB, Docker 기반 통합 시뮬레이션 및 개발 플랫폼과 연계되어 ...