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.
