어떻게 인공 지능이 자율 주행 차량을 개발하나요?
인공지능이 개발되면 반복되는 패턴을 인식하여 도움을 주는걸로 알고있습니다.
그러나 차량 주행같은 경우에는 변칙적인 수많은 요소가 산재합니다.
그렇다면 AI는 수 많은 변수를 스스로 학습하면서 자율주행에 적용해서 개발하는건가요?
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
1. 센서 수집: 자율 주행 차량은 여러 종류의 센서를 사용하여 주변 환경을 감지합니다. 이러한 센서에는 라이다, 레이더, 카메라, 초음파 센서 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 센서들은 차량 주변의 객체, 도로 상태, 신호 등에 대한 정보를 수집합니다.
2. 데이터 처리: 수집된 센서 데이터는 실시간으로 처리되어 주변 환경을 이해하고 분석합니다. 이를 위해 컴퓨터 비전, 패턴 인식, 신경망 등의 기술이 사용됩니다. 센서 데이터와 차량의 위치, 속도 등 다양한 정보를 통합하여 환경 모델을 구축합니다.
3. 결정 및 계획: 환경 모델을 기반으로 인공 지능 알고리즘은 주행 결정을 내리고 이에 따른 주행 경로를 계획합니다. 이러한 결정과 계획은 차량의 목적지, 도로 규칙, 교통 상황 등을 고려합니다.
4. 제어 및 실행: 결정과 계획에 따라 차량의 제어 시스템이 작동하여 실제로 주행을 수행합니다. 이를 위해 가속, 감속, 조향 등의 조작이 자동으로 이루어집니다.
5. 학습 및 개선: 자율 주행 차량은 운전 경험을 통해 학습하고 성능을 개선하는 데 사용되는 기계 학습 및 딥러닝 기술을 활용할 수 있습니다. 주행 데이터와 성능 평가를 통해 시스템을 지속적으로 향상시킵니다.
안녕하세요. 최해희 과학전문가입니다.
변칙적인 요소를 직접 학습하는 원리라기보다는 카메라나 거리를 측정하는 라이다라는 센서, 그리고 레이더와 같은 여러 센서들로 인식되는 정보들을 빠르게 처리하여 설정된 환경에 알맞은 제어를 하는 것이 자율주행의 원리라고 보시면 되십니다.
결국, 센서인식에서 시작되어 주어진 환경들을 종합하여 주행에 필요한 속도와 거리 제동을 측정 하고 제어하는 방식입니다.