자율주행차 엔지니어 되기 – 1부:여정 시작하기

자율 차량을 만드는 경력을 준비하는 방법에 대한 Torc 시리즈의 3부 중 1부

인간이 운전하는 동안 하는 모든 복잡한 결정과 행동을 수행할 수 있는 기계를 만든다고 상상해 보십시오.

시속 70마일로 고속도로를 달리는 인간 운전자는 여러 차선의 교통 상황을 추적하고 적응하면서 목적지까지 안전하게 이동해야 합니다. 운전자는 주변 차량의 속도를 조정하고, 다른 운전자의 행동을 예상하고, 고속도로를 출입할 때 교통 체증에 끼어들고, 차선 폐쇄 및 공사와 같은 변수에 주의를 기울여야 합니다. 3초.

이러한 모든 기능을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것은 복잡한 작업입니다. 이 작업에는 시스템이 도로에서 예기치 않은 모든 상황을 처리하는 데 필요한 눈, 두뇌 및 행동을 만드는 헌신적인 개인 팀이 필요합니다.

Torc는 도전할 가치가 있다고 믿습니다. AV는 여행을 위한 더 많은 자유와 접근성, 상품을 이동하는 더 효율적인 방법, 훨씬 더 안전한 도로를 허용할 것입니다.

자율주행 기술이 너무 빠르게 발전하여 로드맵을 작성하기가 어려워 많은 엔지니어 지망생들이 "자율주행차 엔지니어가 되려면 어떻게 해야 하나요?"라고 궁금해합니다.

3부로 구성된 이 블로그 시리즈에서는 현재 Torc 엔지니어의 경험과 자율 주행 차량 비즈니스에서 14년 동안 얻은 일반적인 지식을 공유합니다.

핵심 엔지니어링 지식 및 기술 개발

우리는 엔지니어링 및 소프트웨어 기술의 견고한 기초를 기반으로 지식을 구축한 엔지니어를 찾습니다. 핵심 기술이란 무엇을 의미합니까?

다양한 각도에서 문제에 접근할 수 있는 비판적 사고 기술
구성 요소가 상호 작용하는 방식에 대한 핵심 지식을 통해 자신의 역할이 전체 시스템에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다.
소프트웨어 개발 모범 사례에 대한 이해
팀과 협력하여 프로젝트를 구상에서 실행까지 가져오는 능력

Torc에서 시작한 많은 엔지니어들은 기술과 프로젝트가 발전함에 따라 자신의 역할도 진화했습니다. 핵심 기술을 통해 끊임없이 변화하는 환경에 적응할 수 있었습니다.

학술 프로젝트 및 팀 대회를 통해 경험 쌓기

2005년 버지니아 공대 공대생의 소규모 그룹이 자율주행 차량을 일련의 대회에 참가하여 우승했습니다. 영감을 받은 그들은 TORC라는 회사를 만들기로 결정했습니다. 거기에서 그들은 더 많은 VT 엔지니어링 학생들과 파트너 관계를 맺었고 오늘날 많은 AV 회사를 시작한 전설적인 대회인 DARPA Challenges에 참가했습니다. 도전 12년 후, Torc는 대중 교통, 방위 산업 및 트럭 산업의 최고 기업들과 협력하여 세상을 바꿀 레벨 4 자율 솔루션을 만들고 있습니다.

공통의 목표를 위해 헌신적인 사람들로 구성된 팀에 합류하면 AV 엔지니어링 분야에서 경력을 시작할 수 있습니다.

아직 대학에 다니지 않았습니까? STEM에서 FIRST Robotics Competition 및 학교 프로젝트를 찾아보십시오. 현장에서 멘토와 교사를 찾습니다.
대학에 재학 중이라면 관심 분야의 로봇 공학 프로젝트 및 대회에 참여하여 팀과 함께 경험을 쌓고 발전해 보세요. 언젠가는 미래의 동료가 될 수 있습니다.
중등 학위를 추구하는 경우 자치 분야와 관련된 전문적인 것을 배우도록 강요하는 석사 프로젝트를 고려하십시오.

Torc의 이야기는 이전에 만들어지지 않은 솔루션을 위해 팀에 합류하는 힘을 잘 보여줍니다. 우리는 Torc 엔지니어들에게 자율 시스템 작업 과정에 대해 이야기하고 AV 엔지니어링의 세계로 진입하려는 사람들에게 조언을 해달라고 요청했습니다.

Scott Schlacter, 임베디드 및 제어 팀 리더

로봇을 만들고 싶다는 나의 소망을 형성한 두 가지 주요 학업 활동은 CUAir(무인 항공기를 제작하고 연례 AUVSI 대회에서 경쟁하는 학생 운영 경쟁 팀)에 참여하고 3학년 때 자율 시스템 연구소에서 일한 것입니다. 대학원.

자율주행차 관련 일을 하고 싶은 사람에게 해주고 싶은 조언은 가능한 한 많은 사람들에게서 배우고 그들의 말을 듣자는 것입니다. 어느 누구도 모든 정답을 가지고 있지는 않겠지만 최대한 많은 지식을 효과적으로 결합할 수 있다면 도움이 될 것입니다.

Parissa, 국방/국방 프로그램 관리자 운영 이사

저는 학부 학위인 광학 엔지니어로 경력을 시작했습니다. 그런 다음 모든 것이 더 큰 그림에서 어떻게 결합되는지 보는 것을 좋아하기 때문에 시스템 공학 석사 학위를 하기로 결정했습니다. 저는 마지막 직장에서 약 8년 동안 근무했기 때문에 광학 엔지니어에서 시스템 엔지니어링 역할에 가까운 프로젝트 엔지니어로 전직했습니다.

내가 Torc에 프로젝트 관리자로 합류했을 때 기술 개발과 큰 그림 및 계획 측면을 이해하는 배경을 활용할 수 있었습니다. 수년에 걸쳐 저는 프로젝트 관리자를 관리하는 것에서 국방 프로그램 관리자뿐만 아니라 국방 작전 책임자로서 더 큰 역할을 맡게 되었습니다. 제 역할은 제 엔지니어링 배경을 많이 활용하는 것입니다. R&D 엔지니어링 프로세스가 작동하는 방식과 엔지니어가 시스템을 개발하는 방식을 이해하는 것이 모든 다른 부분이 어떻게 작동하고 함께 결합되는지 확인하는 데 도움이 된 것 같습니다.

David Anderson, 수석 기계 엔지니어

무인 시스템에 대한 나의 첫 번째 프로젝트는 버지니아 공대 3학년 때 CAD 수업이었습니다. 우리 그룹 프로젝트는 2004년 DARPA 그랜드 챌린지 참가 차량인 Cliff의 드라이브 바이 와이어 스티어링 시스템을 설계하는 것이었습니다.

저는 수석 키스톤 디자인 프로젝트와 석사 과정 전반에 걸쳐 DARPA Challenges 작업을 계속했습니다. VT의 Urban Challenge 차량 "Odin"에서 볼 수 있는 모든 것이 페인트 구성과 스폰서 로고에서 모든 센서 마운트 및 내부 브래킷에 이르기까지 제 책임이었습니다.

특정 개발 영역(소프트웨어, 기계, 배선 등)에 대한 집중 지식은 성공에 매우 중요합니다. 그러나 전체 시스템이 함께 작동하는 방식을 이해하는 능력은 훨씬 더 중요합니다. 이 시스템이 성공하려면 어떻게 해야 합니까?그 센서는 어떤 상황에서 잘 작동하고 어떤 상황에서 최적이 아닌 건가요?그럼 그 데이터가 컴퓨터와 어떻게 통신합니까?

"30,000피트 보기"를 볼 수 있을 뿐만 아니라 세부 사항까지 드릴다운할 수 있다는 이점이 있습니다. 이를 통해 전체 시스템이 훨씬 더 유연하게 통합될 수 있습니다.

Rohit Salem, Perception 소프트웨어 엔지니어

WPI(Worcester Polytechnic Institute)에서 로봇 공학 석사 학위를 받았습니다. 로봇 공학은 공학에서 찾을 수 있는 가장 다양한 분야 중 하나입니다. 어떤 전문 분야에서 일하고 싶은지(저처럼) 또는 로봇 공학의 어떤 분야를 선택하고 싶은지 확신이 서지 않는 경우(모두 매우 멋지기 때문에) 몇 가지 다른 것을 시도해야 합니다.

나는 프로그램의 각 전문 분야에 대해 하나의 과정을 탐색하기로 결정했습니다. 그 프로젝트를 하고 난 후, 나는 인식에 더 기울어지는 것을 느꼈습니다. 더 많은 코스를 수강하고 더 많은 인지 프로젝트를 수행하면서 딥 러닝과 인지 분야에서 일했던 인턴십에 들어갈 수 있었습니다. 저는 Torc에서 같은 분야에서 계속 일하고 있습니다.