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라이드플럭스는 이번 챌린지에 한양대 IRCV 연구팀과 공동으로 참가, 웨이모가 공개한 카메라 영상 데이터를 기반으로 자율주행차의 이동 경로를 효과적으로 계획하는 모델을 제안했다.
이들이 제안한 ‘Swin-Trajectory’ 방법은 AI 기술로 구조화된 차량 이력과 이미지의 맥락을 파악해 미래 궤적을 계획하는 알고리즘이다. 효과적인 시·공간 모델링을 바탕으로 정확도가 높을 뿐 아니라, 상용 그래픽처리장치(GPU)에서 약 14ms로 실행될 만큼 연산 속도가 빨라 실시간 처리 속도가 중요한 자율주행에 적합하다는 평가다.
비전 기반 E2E 자율주행은 최근 자율주행 업계에서 주목받는 글로벌 기술 트렌드로 꼽힌다. E2E 기술이 적용된 자율주행 시스템은 인공지능 모델로 다양한 주행 영상 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 자율주행차가 실제 주행 환경에서 인지·예측·판단·제어를 통합적으로 수행하도록 설계된다.
황순민 한양대 미래자동차공학과 교수는 “이번 CVPR 2025 챌린지에서의 수상은 학생들의 헌신적인 노력과 실력을 입증한 결과이자 라이드플럭스와의 긴밀한 협업을 통해 이룬 산학 협력의 모범 사례”라며 “자율주행 분야에서 국내 기술의 잠재력을 보여줄 수 있어 뜻깊다”고 전했다.
박중희 라이드플럭스 대표는 “E2E 자율주행이란 기술 트렌드의 가능성과 순수 국내 기술의 경쟁력을 다시금 확인할 수 있는 기회였다”며 “앞으로도 다양한 자율주행 서비스로 얻은 양질의 데이터를 기반으로 연구·개발(R&D) 역량을 지속적으로 강화해 가장 믿을 수 있는 자율주행을 완성할 것”이라고 말했다.
라이드플럭스와 한양대 IRCV 연구팀이 공동 제안한 계획 모델의 자세한 내용은 ‘CVPR 2025 Workshop on Autonomous Driving’ 홈페이지에서 확인할 수 있다.

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