다양한 딥러닝 기술을 융합한 자율주행 모델 개발로 골프장 캐디봇 개발

      * 고객사 요청에 의해 기업명은 공개하지 않습니다. 

      - 클라이언트 니즈

         : 골프장 캐디 역학을 대신하는 캐디봇 개발

      - 개발 수행 내용

         : 캐디 역할을 크게 2가지로 나누어 생각한 후 역할의 세부 내용을 구상하여 개발 착수

         1. 베스트 플레이 포착 기능

           1) 베스트 플레이 포착

            - 골프 선수들의 좋은 자세들을 pose estimation(자세 추정)하여 DB 구축

            - Object detection(객체 인식)을 통해 로봇이 플레이어의 자세가 가장 잘 보이는 곳에 자리잡도록 한 후, 골프채를 휘두르는 약 10초간의 영상을 촬영하여 저장

            - 촬영본으로 pose estimation을 다시 진행하고 DB와 유사성 판별

           2) 전체 게임을 팔로잉 할 수 있는 로봇 저장 공간 확보

            - 유사도가 높은 영상은 베스트 플레이 영상으로 보관하고, 나머지 영상들은 자동으로 삭제하여 로봇 스스로 저장공간을 확보하는 기능 추가

           3) 자세 교정 안내

            - 유사성이 떨어지는 다양한 케이스에 대한 안내 멘트를 제작하여 실시간으로 자세 교정에 대한 안내가 나갈 수 있도록 개발

         2. 오너팔로잉 기능

           1) 페어웨어 위 이동

            - 객체 인식을 통해 타 플레이어의 공과 하수구 등의 각종 장애물을 피하여 주인을 따라갈 수 있도록 함

            - 벙커, 헤저드, 그린과 같은 특수 지형은 밟지 않는 세그먼테이션 모델 제작

           2) 홀 간 이동

            - 도로만 인식하여 그 위로만 주인을 따라갈 수 있도록 함

            - 딥러닝 컴퓨터 비전의 다양한 기법을 융합하여 적합한 모델 제작