[PRNewswire] Helm.ai, 의도 예측 및 경로 계획을 위한 DNN 기반 모델 발표

-- 딥러닝을 적용하여 L2/L3 ADAS를 위한 확장 가능한 AI 접근 방식을 L4까지 구축하는 기업

레드우드 시티, 캘리포니아주 2023년 12월 29일 /PRNewswire=연합뉴스/ -- 자율주행 및 로봇 자동화를 위한 차세대 AI 소프트웨어 제공업체인 헴닷에이아이(Helm.ai)는 오늘 하이엔드 ADAS L2/L3 및 L4 자율주행을 위한 자사의 AI 소프트웨어 스택의 일부로 행동 예측 및 의사결정을 위한 DNN(심층신경망) 기반 기초모델을 발표했다.

헴닷에이아이는 복잡한 도시 시나리오에서 차량과 보행자의 행동을 예측하고, 자율주행차의 의사 결정 기능의 핵심 요소인 해당 상황에서 자율주행차가 취할 경로를 예측할 수 있도록 DNN 기반 모델을 학습시켰다. 헴닷에이아이는 업계에서 검증된 서라운드 뷰 전체 장면 시맨틱 세분화 및 3D 감지 시스템을 핵심 표현으로 활용하여 훈련 의도 예측 및 경로 계획 기능을 구현했다. 또한, 확장 가능한 방식으로 광범위한 예측 기능을 달성하기 위해 회사의 독점적인 딥 티칭 기술을 사용하여 기초 모델을 학습시킨다.

헴닷에이아이의 기술을 통해 실제 주행 데이터에서 직접 학습하고, 매우 정확하고 시간적으로 안정적인 인식 시스템을 사용하여 차량과 보행자의 복잡한 행동과 주변 주행 환경에 대한 정보를 포착함으로써 도시 주행의 미묘하지만 중요한 측면을 자동으로 학습하는 DNN을 개발한다. 헴닷에이아이의 의도 및 경로 예측을 지원하는 기초 모델은 일련의 관찰된 이미지에서 입력을 수집하고 다음에 일어날 수 있는 가장 가능성 있는 결과를 나타내는 예측된 비디오 시퀀스를 생성한다. 또한 이 모델은 의도 예측과 일치하는 자율주행 차량의 예측 경로를 제공한다. 의도 예측과 경로 예측 기능은 모두 자율주행차가 가장 안전한 최적의 행동을 계획하는 데 필수적인 요소이다.

중요한 점은 의도 예측 및 경로 계획을 위한 Helm DNN 기반 모델이 확장성이 뛰어난 딥 러닝 패러다임으로 학습되어 실제 주행 데이터에서 직접 복잡한 도시 주행 시나리오에 대한 복잡성도 학습이 가능하다는 점이다. 이 접근 방식을 통해 현실 세계의 복잡한 주행 상황을 모두 포착하기에는 부족한 번거로운 물리 기반 시뮬레이터와 수작업으로 코딩된 규칙을 피할 수 있다. 특히 헴닷에이아이 개발 및 검증 파이프라인은 하이엔드 ADAS L2/L3 양산 소프트웨어에 최적화되어 있지만, L4 완전 자율 애플리케이션에도 직접 적용할 수 있다. 또한 헴닷에이아이의 확장 가능한 AI 접근 방식은 자율 주행 차량을 넘어 로봇 공학 분야로 쉽게 일반화할 수 있다.

헴닷에이아이는 하이엔드 ADAS L2/L3 대량 생산 프로그램부터 대규모 L4 배포까지 원활하게 확장할 수 있도록 설계된 자율 주행에 대한 AI 우선 접근 방식을 구축하고 있다. 헴닷에이아이의 소프트웨어 전용 플랫폼은 하드웨어에 구애받지 않고 비전을 우선시하며, 비전의 중요한 인식 문제를 해결하는 동시에 필요에 따라 비전과 레이더 / 라이더 간의 센서 융합을 통합한다. 오늘 발표된 기술 발전은 자율 주행 차량을 위한 AI 기반 의도 예측 및 경로 계획 소프트웨어의 확장 가능한 개발 및 검증을 위한 기반을 마련함으로써 헴닷에이아이의 소프트웨어 제품 가치를 가속화한다.

헴닷에이아이의 CEO 블라디슬라브 보로닌스키(Vladislav Voroninski)는 "헴닷에이아이는 동일한 프레임워크에서 하이엔드 ADAS L2/L3 대량 생산과 대규모 L4 배포를 동시에 처리하는 확장성이 뛰어난 AI 접근 방식을 개척하고 있습니다.

인식은 모든 자율 주행 스택에서 가장 중요한 첫 번째 구성 요소입니다. 인식 시스템이 더 포괄적이고 시간적으로 안정적일수록 복잡한 도시 환경에서 특히 중요한 다운스트림 예측 기능을 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 헴닷에이아이는 업계에서 검증된 서라운드 뷰 도시 인식 시스템과 딥러닝 훈련 기술을 활용하여 실제 주행 데이터에서 직접 학습하도록 의도 예측 및 경로 계획을 위한 DNN 기반 모델을 훈련시킴으로써 기존의 물리 기반 시뮬레이터나 수동 코딩 규칙 없이도 다양한 도시 주행 시나리오와 인간 행동의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 했습니다"라고 말했다.

헴닷에이아이는 2023년 8월에 5,500만 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 마감했다. 프리먼 그룹이 주도한 이번 라운드에는 벤처 캐피털 회사인 ACVC 파트너스(ACVC Partners)와 앰플로(Amplo), 혼다 기연공업(Honda Motor), 굿이어 벤처스(Goodyear Ventures), 성우하이텍(Sungwoo Hitech)의 전략적 투자가 포함되었다. 이번 투자 유치로 헴닷에이아이의 총 모금액은 1억 2백만 달러가 되었다.

헴닷에이아이 소개

헴닷에이아이는 하이엔드 ADAS, L4 자율 주행 및 로봇 공학을 위한 차세대 AI 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 2016년 11월 캘리포니아 멘로 파크에 설립된 헴닷에이아이는 진정으로 확장 가능한 자율주행을 실현하기 위해 AI 소프트웨어 구축 방식을 재구상하고 있습니다. 제품, SDK 및 공개 채용 기회 등 Helm.ai에 대한 자세한 내용을 알고 싶으시면 https://www.helm.ai/를 방문하거나 LinkedIn[https://www.linkedin.com/company/helm.ai/ ]에서 Helm.ai를 찾아보세요.

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Helm.ai developer of next-generation AI software for autonomous driving and robotics

출처: Helm.ai

Helm.ai Announces DNN Foundation Models for Intent Prediction and Path Planning

-- Company Applies Deep Teaching to Build Scalable AI Approach for L2/L3 ADAS through L4

REDWOOD CITY, Calif. Dec. 29, 2023 /PRNewswire/ -- Helm.ai, provider of next-generation AI software for autonomous driving and automation of robotics, today announced DNN (Deep Neural Network)-based foundation models for behavioral prediction and decision-making as part of the company's AI software stack for high-end ADAS L2/L3 and L4 autonomous driving.

The company has trained DNN foundation models to make predictions about the behavior of vehicles and pedestrians in complex urban scenarios, as well as to predict the path an autonomous vehicle would take in those situations, which are critical ingredients of the decision-making capabilities for self-driving cars. Helm.ai leveraged its industry-validated surround view full scene semantic segmentation and 3D detection system as the core representation to enable training intent prediction and path planning capabilities. Additionally, the foundation models are trained using the company's proprietary Deep Teaching technology to achieve broad predictive capability in a scalable way.

Helm.ai's technology learns directly from real driving data and uses the company's highly accurate and temporally stable perception system to capture information about complex behaviors of vehicles and pedestrians and the surrounding driving environment, leading to DNNs that automatically learn subtle yet important aspects of urban driving. The foundation models powering Helm.ai's intent and path prediction gather input from a series of observed images and generate predicted video sequences that represent the most likely possible outcomes of what happens next. The models also provide a predicted path for the autonomous vehicle that is consistent with the intent prediction. Both the intent prediction and path prediction capabilities are essential for planning the safest optimal action by the autonomous vehicle.

Importantly, the Helm DNN foundation models for intent prediction and path planning are trained in the highly scalable Deep Teaching paradigm, enabling unsupervised learning about complex urban driving scenarios directly from real driving data. This approach circumvents cumbersome physics-based simulators and hand-coded rules, which are insufficient to capture the full complexity of driving in the real world. In particular, the Helm.ai development and validation pipeline, while optimized for high end ADAS L2/L3 mass production software, can also be directly applied to L4 fully autonomous applications. Moreover, the Helm.ai scalable AI approach readily generalizes to robotics domains beyond self-driving vehicles.

Helm.ai is building an AI-first approach to autonomous driving that is designed to seamlessly scale from high-end ADAS L2/L3 mass production programs all the way to large scale L4 deployments. The company's software-only platform is hardware-agnostic and vision-first, addressing the critical perception problem for vision yet also incorporating sensor fusion between vision and radar/lidar as needed. The technology advancements announced today accelerate the value of Helm.ai's software offering by paving the way for scalable development and validation of AI-based intent prediction and path planning software for autonomous vehicles.

"At Helm.ai we are pioneering a highly scalable AI approach that addresses high end ADAS L2/L3 mass production and large scale L4 deployments simultaneously in the same framework,"said Helm.ai CEO Vladislav Voroninski.

"Perception is the critical first component of any self-driving stack. The more comprehensive and temporally stable a perception system is, the easier it is to build the downstream prediction capabilities, which is especially critical for complex urban environments. Leveraging our industry-validated surround-view urban perception system and Deep Teaching training technology, we trained DNN foundation models for intent prediction and path planning to learn directly from real driving data, allowing them to understand a wide variety of urban driving scenarios and the subtleties of human behavior without the need for traditional physics based simulators or hand-coded rules."

Helm.ai closed a $55 million Series C funding round in August 2023. The round was led by Freeman Group and includes investments from venture capital firms ACVC Partners and Amplo as well as strategic investments from Honda Motor, Goodyear Ventures, and Sungwoo Hitech. This financing brings the total amount raised by Helm.ai to $102M.

About Helm.ai

Helm.ai is building the next generation of AI software for high-end ADAS, L4 autonomous driving and robotics. Founded in November 2016 in Menlo Park, CA, the company has re-envisioned the way AI software is built to make truly scalable autonomous driving a reality. For more information on Helm.ai, including its products, SDK and open career opportunities, visit https://www.helm.ai/ or find Helm.ai on LinkedIn [https://www.linkedin.com/company/helm.ai/ ].

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Helm.ai developer of next-generation AI software for autonomous driving and robotics

Source: Helm.ai

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출처 : PRNewswire 보도자료