자율 주행 차량

자율 주행차(AV)는 운전자 개입 없이 주변 환경을 감지하고 탐색할 수 있는 차량입니다. 자율 주행차는 고급 센서, 복잡한 알고리즘, 강력한 프로세서를 결합하여 모든 운전 기능을 수행하는 인공 지능(AI)의 획기적인 응용 분야입니다. AV의 주요 목표는 안전을 강화하고, 교통 흐름을 개선하며, 운전이 불가능한 사람들의 이동성을 높이는 것입니다. 이 기술은 자동차 산업의 혁신 최전선에 있으며, 운송 및 물류 방식을 재편할 것으로 기대됩니다.

핵심 기술

모든 자율 주행차의 핵심에는 주변 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리며, 차량의 움직임을 제어하는 정교한 시스템이 있습니다. 이 시스템은 차량의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전(CV)에 크게 의존합니다.

• 인식: AV는 카메라, 레이더 및 LiDAR를 포함한 센서 모음을 사용하여 주변 환경에 대한 데이터를 수집합니다. 딥 러닝 모델은 이 데이터를 처리하여 보행자, 다른 차량 및 도로 표지판을 식별하는 객체 감지, 주행 가능한 표면과 보도를 구별하는 이미지 분할, 보행자 및 자전거 운전자의 의도를 예측하는 자세 추정과 같은 중요한 작업을 수행합니다.
• 센서 퓨전: 서로 다른 센서의 데이터는 센서 퓨전이라는 프로세스를 통해 결합됩니다. 이는 단일 센서가 제공할 수 있는 것보다 더 정확한 환경 모델을 생성하여 신뢰성과 안전성을 향상시킵니다.
• 의사 결정(Decision Making): 환경이 이해되면 AI는 의사 결정을 내려야 합니다. 여기에는 경로 계획, 속도 조절 및 복잡한 교통 상황 탐색이 포함됩니다. AV의 이러한 "두뇌"는 방대한 양의 운전 데이터로 학습된 머신 러닝 모델을 활용합니다.

자율성 수준

자율주행차(AV) 개발은 일반적으로 자동화 없음에서 완전 자동화로의 진행을 설명하는 SAE International J3016 표준에 정의된 6단계로 분류됩니다.

• 레벨 0-2: 이러한 레벨에는 운전자가 여전히 제어하지만 자동 비상 제동 또는 차선 유지 지원과 같은 시스템의 지원을 받는 기능이 포함됩니다. 많은 최신 자동차에는 이러한 ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems)가 있습니다.
• 레벨 3-5: 이러한 레벨은 특정 조건(레벨 3), 대부분의 조건(레벨 4) 또는 모든 조건(레벨 5)에서 차량이 운전 작업을 인계하는 자동화 수준이 높아지는 것을 포함합니다. 진정한 "자율 주행"은 일반적으로 레벨 4 및 5와 관련이 있습니다. 이러한 고급 시스템의 안전한 작동은 NHTSA와 같은 규제 기관의 주요 관심사입니다.

실제 애플리케이션

완전 자율 주행 자동차가 아직 보편화되지는 않았지만, 이 기술은 다양한 애플리케이션에서 적극적으로 배포되고 테스트되고 있습니다.

1. 로보택시 서비스: Waymo 및 Cruise와 같은 회사는 여러 도시에서 완전 자율 주행 차량으로 상업용 차량 호출 서비스를 운영하고 있습니다. 이러한 서비스는 도시 환경을 탐색하기 위해 고급 자율 주행차 AI를 사용하며, 승객 안전을 보장하기 위해 실시간 객체 탐지 및 추적에 의존합니다.
2. ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems, 첨단 운전자 보조 시스템): Tesla의 Autopilot과 다른 제조업체의 유사한 시스템과 같은 기능은 새로운 차량에서 일반적입니다. 이러한 시스템은 카메라와 AI를 사용하여 스티어링, 가속 및 제동과 같은 작업을 자동화하여 완전 자율 주행을 향한 점진적인 단계를 나타냅니다.

개발 및 학습

AV를 개발하려면 COCO와 같은 대규모 데이터 세트 또는 Argoverse 및 nuScenes와 같은 특수 운전 데이터 세트를 사용하여 엄격한 테스트 및 검증이 필요합니다. YOLO11과 같은 강력한 아키텍처로 기본 모델을 학습하려면 상당한 컴퓨팅 리소스(GPU)와 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크가 필요합니다. CARLA와 같은 시뮬레이션 환경은 실제 배포 전에 수많은 시나리오에서 알고리즘을 안전하게 테스트하는 데 중요한 역할을 합니다. RAND Corporation과 같은 조직의 연구에서 강조된 바와 같이 AV 안전성 검증은 복잡한 문제입니다.

모델 배포는 종종 모델 양자화와 같은 최적화 기술을 포함하며, 이는 Edge AI 장치 및 NVIDIA Jetson과 같은 특수 하드웨어 가속기에 사용됩니다. 전체 라이프사이클은 지속적인 개선 및 모니터링을 위해 강력한 MLOps 사례로부터 이점을 얻습니다.

자율 주행차 vs. 로봇 공학

자율 주행 차량은 특수한 형태의 로봇이지만 로봇 공학이라는 용어는 훨씬 더 광범위합니다. 로봇 공학은 산업 제조 암, 수술 로봇 및 공중 드론을 포함한 광범위한 자동화 기계를 포괄합니다. 자율 주행 차량은 특히 사람이나 상품을 운송하도록 설계된 지상 기반 로봇으로, 더 큰 로봇 공학 분야 내에서 매우 복잡하고 눈에 띄는 응용 분야를 나타냅니다.