레이더 기반 모바일 로보틱스를 위한 지능형 표면 분류
TI의 레이더 솔루션은 단일 센서로 실제 환경에서 다양한 표면을 정확하게 구분하는 에지 AI 애플리케이션을 지원합니다.
애플리케이션 개요
PIR, UWB 및 ToF와 같은 기존의 감지 기술은 일반적으로 기본적인 존재 감지 정보만 제공합니다. TI의 레이더 센서 솔루션은 에지 AI를 활용하여 표면 분류와 같은 고급 감지 기능을 지원합니다. 이를 통해 모바일 로봇은 잔디, 콘크리트 또는 기타 지형과 같이 자신이 위치한 지면을 식별하고 실시간으로 적절히 대응할 수 있습니다.
TI의 저전력, 비용 최적화된 IWRL6432 레이더를 기반으로 엔지니어는 차세대 모바일 로보틱스에 고급 표면 분류 기능을 손쉽게 구현할 수 있습니다.
평가 시작하기
데이터 수집
IWRL6432 장치를 사용하여 정확한 레이더 데이터를 수집하고 통합된 M4F MCU와 HWA를 통해 모든 AI 처리를 에지에서 완전히 수행할 수 있습니다.
데이터 품질 평가
TI 레이더 센서는 레인지 프로파일, 레인지-도플러 히트맵, 포인트 클라우드 등 다양한 출력 형식을 지원합니다. 표면 분류의 경우, 모델은 높은 정확도를 달성하기 위해 레인지 프로파일 데이터를 활용합니다.
레이더 데이터의 다양한 유형과 출력 형식에 대해 더 알고 싶다면 레이더 아카데미를 통해 바로 시작할 수 있습니다.
고객은 CCStudio™ Edge AI Studio에서 제공되는 샘플 데이터 세트를 사용하여 즉시 시작할 수 있으며, 사용자는 필터링되지 않은 레인지 프로파일 데이터를 업로드하고 다양한 레인지 윈도우를 실험하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 이러한 내용은 표면 분류 사용자 가이드에 자세히 설명되어 있습니다.
모델 구축 및 학습
CCStudio™ Edge AI Studio의 레이더 확장은 다음의 두 가지 주요 구성 요소를 중심으로 구축되었습니다.
- 로컬 시스템 또는 클라우드 서버에서 사용할 수 있는 프론트 엔드 GUI
- API 호출 및 모델 실행을 처리하는 백엔드 PyTorch 엔진
초보자는 CCStudio™ Edge AI Studio를 사용하여 레이더 표면 분류 예제 프로젝트를 살펴볼 수 있습니다. 이 가이드 환경에는 사전 로드된 레이더 데이터 세트 평가, 모델 정의, 컴파일 및 기타 주요 워크플로 단계가 포함되어 있습니다.
레이더 감지와 머신 러닝에 익숙한 고급 사용자는 백엔드 엔진과 직접 상호 작용할 수 있습니다.
학습, 컴파일 및 평가는 완전히 사용자 지정이 가능하여 필요에 따라 각 단계를 자체 방법으로 대체할 수 있습니다.
이러한 유연한 아키텍처를 통해 레이더와 머신 러닝을 처음 접하는 사용자부터 TI의 레이더 펌웨어 프로젝트에 대한 자동화 및 통합 가이드를 필요로 하는 숙련된 개발자까지 모든 수준의 사용자에게 가치를 제공할 수 있습니다.
TI의 표면 분류 예제 모델을 시작하는 방법과 데이터를 빠르게 수집, 학습 및 배포하는 방법에 대한 단계별 동영상 가이드를 따라 진행하십시오.
모델 배포
학습 및 검증이 완료되면 CCStudio™ Edge AI Studio는 추가 시스템 없이 학습된 모델을 레이더 장치에 직접 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 워크플로를 제공합니다.
시작하는 데 필요한 모든 하드웨어, 소프트웨어 및 리소스
하드웨어
IWRL6432
단일 칩 저전력 57GHz~64GHz 산업용 mmWave 레이더 센서
소프트웨어 및 개발 툴
에지 AI용 레이더 툴박스
TI의 60GHz 및 77GHz 산업용 mmWave 센서를 사용하여 사람이나 물체의 거리 및 상대 속도를 측정하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
CCStudio™ Edge AI Studio
Edge AI Studio에는 모델을 학습 및 컴파일하고 TI 에지 AI 프로세서에 배포하기 위한 툴이 포함되어 있습니다.