자율주행 레일 기기 탑재용 카메라 비전 센서 및 제어기 개발

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클라이언트

@tramper2선로 분기기, 건널목 등의 위치 정보를 기기 사용 기관이 기기에까지 전달해 주지는 않고, 그 정도로 기기가 복잡한 정보를 처리할 정도가 되지는 않습니다. 기기에 GPS 기능이 있기는 하지만, 향후 확장을 위해 장착되어 있는 정도입니다. 따라서, 해당 정보는 기기가 자체적으로 그 정보를 처리해야 합니다.

이 장비는 눈이 쌓여있을 수 없는 터널 뿐만 아니라 외부 선로에서도 사용하는 장비이기 때문에 레일에 눈이 내려 있는 상황에서도 장비를 사용할 수 있습니다. 따라서, 눈이 장비가 주행할 수 없는 위치까지 쌓여 있거나 제설로 밀려나와 있는 것이 보이는 경우, 장비는 정지해야 합니다.

ne******

클라이언트

@treesoop대략적으로 정비 여부를 10~155m 내외에서 판단할 수 있다면, 충돌 방지를 위해 충분히 설 수 있는 정도는 될 것으로 생각하고 있습니다.
또한, 카메라는 싱글 카메라로만 생각하고 있습니다.

비밀 댓글입니다.

bongzigi51004

@ne******안녕하세요. 프로젝트 내용 흥미롭게 보고 있습니다. 하나 조언드리자면,
현재 요구사항은 크게 세 가지 독립된 영역으로 구성되어 있어서 단일 프로젝트로 한번에 진행하기보다는 단계별로 분리하시는 것을 권장드립니다.

Phase 1. 하드웨어 (카메라/센서/제어보드)
카메라·렌즈·조명 선정, 제어보드 회로 설계 및 PCB 시제품 제작. 이 단계의 결과물이 나와야 이후 AI 개발에 필요한 실제 환경 영상 데이터 수집이 가능합니다.

Phase 2. AI 모델 개발
실제 하드웨어로 촬영한 데이터 기반의 학습·최적화. 하드웨어가 확정되지 않은 상태에서 AI를 개발하면 카메라/렌즈가 바뀔 때마다 재학습이 필요하므로 비용이 낭비됩니다.

Phase 3. 통합 및 인증
임베디드 SW 통합, 통신 프로토콜 연동, Fail-Safe 로직, KC 인증 대응.
각 단계가 선후 의존관계가 있기 때문에, 1→2→3 순서로 진행하셔야 재작업 없이 효율적으로 완성할 수 있습니다. 참고로 이런 류의 임베디드 AI 프로젝트는 Phase 1에서 하드웨어 부품 선정과 시제품 제작만 해도 상당한 리소스가 들고, Phase 2의 AI 모델은 데이터 수집·라벨링·학습·경량화까지 별도의 프로젝트 규모가 됩니다. 세 단계를 한번에 묶어서 진행하시면 범위 대비 일정이 빠듯해질 수 있으니, 우선 Phase 1과 함께 PoC(개념 검증) 수준의 AI 데모까지를 첫 목표로 잡으시고, 결과를 확인한 뒤 Phase 2·3을 이어서 진행하시는 방식이 리스크 관리 면에서 훨씬 안전합니다.
프로젝트 범위를 이렇게 단계별로 정리하시면 업체 선정이나 진행 관리에도 수월하실 겁니다.
감사합니다.