네이버랩스 자율주행차 컨텐츠 영역

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당신이 더 중요한 것에 몰입할 수 있도록
NAVER LABS ON THE ROAD

NAVER LABS ON THE ROAD

PROBLEMS
ON THE ROAD

현재 도로 위의 교통 시스템은 오랜 기간 존재해 온 여러 문제들을 해결하지 못하고 큰 발전이 없이 정체되어 있습니다. 이는 운전자의 편의나 안전에 대한 문제에 국한되지 않습니다.

자동차 운전과 소유에 대한 의미가 재정의 될 자율주행 시대가 되면 개인의 이동 시간이 줄어들고, 도로와 주차공간을 비롯한 교통 인프라의 효율성이 크게 높아지며 에너지 절약까지 이어지는 등 다양한 사회 문제를 해결할 수 있게 됩니다.

NAVER LABS
ON THE ROAD

네이버랩스는 자율주행차로 도로 위의 생활환경지능을 연구하고 있습니다. 자율주행 연구를 통한 우리의 목표는 미래 이동성을 개선할 뿐 아니라 도로 환경의 정보화를 바탕으로 운전자의 주행 환경을 바꾸고, 나아가 교통시스템과 삶의 모습까지도 변화시키는 것입니다.

네이버랩스의 자율주행차는 2017년 2월 국토교통부를 통해 실제 도로 임시 운행을 허가받았습니다. 임시운행허가 제도가 도입된 이래 8번째 기관으로, 국내 IT기업 중 최초입니다.

TECHNOLOGY

  • 환경인지

    딥러닝 기술을 활용하여 주변의 장애물을 인식하고, 차선 변경 가능 여부를 판단합니다.
    차량 주변의 차선 및 신호등, 표지판 등의 도로 정보를 인식하여 주행을 결정합니다.

  • 정밀지도

    실제 도로를 모델링하여 정밀한 지도를 만들고, 이를 토대로 자기 위치를 인식하여
    차량 주변 환경을 인지하는 데 활용합니다.

  • 경로 계획 및 차량 제어

    자기 위치 인식과 환경인지의 결과를 토대로 차량을 어떻게 움직일지 결정하고, 이에 따라 경로를 생성합니다.
    주어진 경로를 잘 따라서 갈 수 있도록 차량의 조향, 가속, 감속을 제어합니다.

  • 자기위치인식

    GPS 센서를 기반으로 카메라, 라이다 센서 등의
    정보를 융합하여 차량의 정밀한 위치를 인식합니다.

SENSOR SYSTEM

  • LIDAR 전 방위 장애물 탐지

    레이저를 쏘아 물체에 반사되어 돌아오는 시간을
    측정하여 목표물까지의 거리를 계산하는 센서

  • FRONT CAMERA 장애물 탐지 ,
    신호등 및 차선 인식

    쌍안 카메라를 이용하여 전방에 위치한 물체의 거리를 추정하고,
    단안 카메라에서 들어온 영상에서 차선과 신호등 등의 정보를 인식

  • REAR-SIDE CAMERA 장애물 및 빈공간 탐지

    차선의 점유 유무를 인지하여
    주행 중 차선 변경 가능 여부를 판단 시 보조

  • REAR-SIDE CAMERA 장애물 및 빈공간 탐지

    차선의 점유 유무를 인지하여
    주행 중 차선 변경 가능 여부를 판단 시 보조

  • RADAR 전방 장애물 탐지

    전파가 목표물에 부딪혀서 반사되는 주파수를 측정하여
    목표물의 상대속도를 측정하는 센서

  • GPS 자기 차량 위치 인식

    여러 위성의 신호를 받아
    지구상에서 차량의 절대 위치를 측정하는 센서

CONCEPT MOVIE

NEVER STOP DREAMING 차와 정보의 연결이 만들어 낼 수많은 가능성을 꿈꿉니다. 영상 재생 NEVER STOP DREAMING 차와 정보의 연결이 만들어 낼 수많은 가능성을 꿈꿉니다. NEVER STOP DREAMING 차와 정보의 연결이 만들어 낼 수많은 가능성을 꿈꿉니다.