자율주행 자동차는 주행데이터를 모아 어떻게 트레이닝을 하게되는건가요?
현재 기준 자율주행이 가장 앞서있는 회사는 테슬라로 알고 있는데요. 테슬라 자율주행의 장점은 전세계 테슬라 운전자로부터 전송되는 운행데이터 라고 하는데, 이렇게 모아진 운행데이터를 어떻게 가공하고 훈련해서 차가 알아서 판단하여 길을 가게 되는것인지 원리가 궁금합니다.
안녕하세요. 강종훈 과학전문가입니다.
데이터는 수집은 주로 두 가지 주요 방법으로 나눌 수 있습니다:
센서 데이터 수집:
레이더: 주변 물체의 위치와 속도를 측정하기 위해 레이더 센서를 사용하여 데이터를 수집합니다.
LiDAR: 3D 환경 매핑을 위해 레이저 빔을 사용하여 주변 환경을 스캔하고 매핑합니다.
카메라: 시각적 정보를 얻기 위해 카메라로 환경을 촬영하고, 컴퓨터 비전 기술로 분석합니다.
초음파 센서: 주변 물체와의 거리를 측정하기 위해 사용됩니다.
차량 내부 데이터 수집:
GPS: 차량의 위치 정보를 수집합니다.
IMU (관성 측정 장치): 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 차량의 운동을 추적합니다.
센서 데이터를 처리하고 분석하는 컴퓨팅 시스템: 수집된 데이터를 분석하고 주행 결정을 내리는데 사용됩니다.
이 수집된 데이터는 다음과 같이 활용됩니다:
주행 환경 인식: 센서 데이터는 주행 환경을 인식하고 도로, 차량, 보행자 등을 감지하는 데 사용됩니다.
경로 계획: 수집된 정보를 기반으로 자율주행 시스템은 안전하고 효율적인 주행 경로를 계획합니다.
주행 제어: 데이터는 차량의 속도, 방향 및 제동을 조절하여 안전한 주행을 가능하게 하는 데 사용됩니다.
실시간 업데이트: 주행 중에 데이터는 주변 환경의 변화를 감지하고 주행 전략을 조정하는 데 사용됩니다.
자율주행은 수많은 센서 데이터와 고급 알고리즘의 조합으로 이루어져 있으며, 이러한 데이터 수집 및 활용 과정은 차량이 스스로 주행 결정을 내리는 핵심적인 요소 중 하나입니다.