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자율주행 로봇에 갑작스러운 장애물 대응 기능이 필요하다는 문제의식에서 제동장치 제작 탐구를 시작함
단순한 수동 제동이 아니라, 인공지능 모듈을 활용하여 사물과 장애물을 구별해 자동으로 멈추는 방식을 설계함
TensorFlow와 Keras 기반 CNN 모델을 구성하여 이미지 데이터를 학습시키고, ReLU 활성화 함수와 Rescaling 과정을 적용함
훈련 및 검증 데이터셋을 통해 모델을 학습시킨 결과, 과적합 가능성이 있지만 높은 정확도를 보였음을 확인함
충분한 학습 데이터 확보 시 산업·생명공학 등 다양한 분야에도 응용할 수 있음을 고찰한 인공지능+로봇 융합 탐구였음