인공지능 기술은 무한한 가능성과 급속한 발전을 통해 다양한 산업에 적용되어 두각을 나타내고 있습니다.대표적인 산업으로 자율주행자동차가 빠질 수 없습니다. 자율주행차란 무엇이며 기술 동향과 발전 방향에 대해 알아보겠습니다.자율주행이란? 자율주행자동차는 다양한 센서를 기반으로 인지, 예측, 판단, 경로 생성 등 알고리즘을 활용해 운전자를 대체할 인공지능 알고리즘의 집약체라고 할 수 있습니다. 자율주행 자동차를 위한 인공지능 기술은 특정 기술에 국한되지 않고 인지, 예측, 판단의 모든 분야에서 활용되고 있으며 자율주행 기술의 성능을 비약적으로 발전시키고 있습니다. 인지 기술은 다양한 차량 주행 환경에서 차량 주변의 동적, 정적 객체의 3차원 위치 정보를 얻는 데 활용됩니다. 예측 기술은 특히 다수의 자동차 간에 발생하는 이해 충돌, 고정밀 지도 정보를 활용한 정밀 예측, 자차량과 주변 차량 간에 발생하는 상호작용 등을 고려하기 위한 인공지능 기술이 개발되고 있습니다. 또한 판단 및 계획 기술의 경우 일반적인 규칙 기반 상황에서는 해결할 수 없는 복잡한 상황에 대응하는 데 활용되고 있습니다. 인공지능 알고리즘이 자율주행 자동차 기술에 어떻게 적용되고 있는지 확인해 보겠습니다.
인공지능 기반 자율주행 인지 알고리즘 Perception
인지 알고리즘 라이다 기반 인지 알고리즘 자율주행 기술 중 인지 알고리즘은 자율주행 차량 주변의 정적, 동적 객체를 검출해 주행 경로 상의 장애물을 인식하는 역할을 합니다. 인지 알고리즘의 성능은 향후 진행될 미래 예측 및 경로 생성 알고리즘에 큰 영향을 미치기 때문에 다양한 환경에서 강인하고 정확하게 주변 객체의 위치를 검출하는 것이 매우 중요합니다.
인공지능 기반 자율주행 예측 알고리즘 Prediction
예측 알고리즘 자율주행차 주행에서 정확한 미래 주행 상황에 대한 예측은 차량의 안전성 및 주행 효율성 측면에서 매우 중요한 역할을 합니다. 그러나 수많은 도로 환경과 주행 조건에서 발생할 미래에 대한 불확실성을 충분히 고려한 예측 기술 개발은 어렵습니다. 때문에 데이터 기반 인공지능을 활용해 고도화된 미래 예측 기술이 도입되고 있으며, 이에 따라 양질의 주행 데이터에 대한 중요성도 부각되고 있습니다. 구체적인 기술로는 단일 차량 예측, 다차량 상호작용 예측, HD 지도 융합 예측, 자차양 주행 의도 반영 예측이 있습니다.
인공지능 기반 자율주행 판단 및 계획 알고리즘 Decision & Planning
판단 및 계획 알고리즘
인지와 예측만큼 많은 연구가 진행되고 있는 것은 아니지만 판단 부분에서도 다양한 인공지능 알고리즘이 사용되고 있습니다. ADAS(센서가 위험 상황을 감지해 사고 위험을 운전자에게 경고하고 운전자가 판단해 대처할 수 있도록 돕는 안전장치)를 포함한 기존 자동차 판단 알고리즘에는 대부분 규칙 기반 알고리즘이 시나리오별로 구분돼 활용되고 있습니다. 하지만 자율주행 기술 고도화로 대응 시나리오가 복잡해지면서 일부 인공지능 기술이 연구되고 있습니다. 이것은 주행 판단, 움직임 계획, 강화 학습 기반 판단 알고리즘으로 진행되고 있습니다.
다양한 인공지능 기술의 사용화를 위해서는 안전성 확보 등 보완점은 필요해 보이지만 다양한 환경에서 좋은 성능을 보일 것은 확실해 보입니다. 자율주행 자동차의 안전성과 성능 향상을 위해 인공지능 기술을 활용한 다양한 시도와 연구가 지속적으로 이뤄져야 할 것으로 판단됩니다.
지금까지 자율주행자동차에 대해 알아봤는데요. 다음 시간에는 좀 더 알찬 내용으로 찾아뵙겠습니다! 감사합니다!