라즈베리파이를 사용한 자율 주행

제 이해가 맞는지 궁금합니다. 문제점 현재 라즈베리 내에서 이미지 처리 속도가 느림으로 인해 자율주행이 실시간으로 안됨 해결책 라즈베리 카메라를 서버에 업로드한 이후 서버에서 이미지 처리를 하고 해당 정보를 내려받음을 통해 처리 속도를 올린다. 이 방법이 있다면 인터넷 속도가 큰 관건이 될듯합니다. 지연속도도 당연히 생각을 해봐야 하고요 이를 해결할수있다면 매우 좋은 방향이라고 생각합니다.

라즈베리파이를 사용한 자율 주행 프로젝트를 진행하는 것은 흥미로운 주제입니다. 이미지 처리를 위해 Google Cloud Storage와 Google Cloud Functions를 사용하는 방식은 다양한 장점이 있지만, 라즈베리파이와 클라우드 간의 통신 지연과 비용을 고려해야 합니다. 장점: 1. 클라우드 서버에서의 이미지 처리는 라즈베리파이에서 처리하는 것보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 2. 클라우드 기반의 처리는 라즈베리파이의 연산 리소스를 절약할 수 있습니다. 3. 클라우드 기반의 솔루션은 추후 다른 하드웨어나 시스템과도 쉽게 호환되게 할 수 있습니다. 단점: 1. 라즈베리파이와 클라우드 간의 통신 지연이 자율 주행 시스템의 반응 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 2. 클라우드 서비스를 사용하면 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 3. 인터넷 연결이 끊길 경우 시스템이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이러한 장단점을 고려하여 프로젝트 방향성을 결정하실 수 있습니다. 또한, 몇 가지 대안도 생각해 볼 수 있습니다. 대안: 1. 라즈베리파이에 AI 가속기 하드웨어를 추가하여 로컬에서 이미지 처리 성능을 향상시키기 2. 라즈베리파이를 보다 강력한 하드웨어로 업그레이드하기 (예: NVIDIA Jetson 시리즈 등) 3. Edge AI 및 Edge Computing 기술을 사용하여 클라우드와 로컬의 조화를 이루는 방식으로 시스템을 개발하기 최종적으로 프로젝트의 목표와 요구 사항에 따라 방향성을 결정하시면 좋습니다. 고려해야 할 요소는 시스템의 반응 속도, 비용, 안정성 등이며, 이러한 요소들을 균형 있게 고려하여 프로젝트를 추진하시기 바랍니다.