자율 주행 차량

자율주행차라고도 불리는 자율 주행 차량(AV)은 사람의 개입 없이 주변 환경을 감지하고 환경을 감지하고 사람의 개입 없이 작동할 수 있는 지능형 교통 시스템입니다. 이 기술은 기계공학과 기계 공학 및 인공 지능(AI)의 융합으로 복잡한 도로를 안전하게 주행할 수 있도록 설계되었습니다. 자율주행차의 주요 목표는 사람의 실수로 인한 사고를 줄이는 것입니다, 교통 흐름을 최적화하고, 운전이 불가능한 사람들을 위한 모빌리티 솔루션을 제공하는 것입니다. 첨단 프로세서와 알고리즘을 활용하여 알고리즘을 활용하여 자동차 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 자동차 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 운전자 중심의 운행에서 승객 중심의 경험으로 초점을 전환하고 있습니다.

인식과 제어의 기반이 되는 기술

자율주행차가 안전하게 주행하려면 주변 환경을 종합적으로 파악할 수 있어야 합니다. 이는 이는 하드웨어 센서와 딥러닝(DL) 소프트웨어. 차량은 다음과 같은 역할을 합니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하는 엣지 디바이스 역할을 합니다.

• 센서 제품군: AV는 카메라, 레이더, 그리고 LiDAR 기술을 결합하여 환경을 매핑합니다. 카메라는 는 신호등과 같은 시각적 디테일을 캡처하고, LiDAR는 레이저 반사를 측정하여 정확한 깊이 정보를 제공합니다.
• 컴퓨터 비전: 원시 센서 데이터는 다음을 사용하여 처리됩니다. 컴퓨터 비전(CV) 알고리즘을 사용하여 처리됩니다. 다음과 같은 작업에는 고성능 모델이 필수적입니다. 보행자 및 기타 차량의 위치를 파악하기 위한 객체 감지 차량 및 이미지 세그멘테이션과 같은 작업에 필수적입니다. 이미지 분할과 같은 작업에 필수적입니다.
• 센서 퓨전: 신뢰성을 보장하기 위해 여러 소스의 데이터를 결합하는 센서 퓨전. 이 프로세스는 불확실성을 줄여줍니다. 예를 들어 카메라가 눈부심으로 인해 시야가 가려져도 레이더는 전방의 장애물을 detect 수 있습니다.
• 의사 결정: 환경이 인식되면 시스템은 다음을 사용합니다. 경로 계획 및 제어를 위한 머신러닝(ML) 로직 및 제어를 위해 머신 러닝 로직을 사용하여 목적지에 안전하게 도달하는 데 필요한 조향 각도와 가속도를 결정합니다.

자동화 수준

자율주행 차량의 기능은 다음과 같이 6가지 레벨로 분류됩니다. 레벨 0(자동화 없음)에서 레벨 5(완전 자동화)까지 6단계로 분류됩니다.

• 보조 운전(레벨 1-2): 대부분의 최신 차량에는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)이 탑재되어 있습니다. 어댑티브 크루즈 컨트롤이나 차선 유지 보조 시스템과 같은 첨단 운전자 보조 시스템을 갖추고 있습니다. 이러한 시스템은 도움이 되지만 운전자가 계속 운전에 집중해야 합니다.
• 조건부~완전 자동화(레벨 3~5): 더 높은 수준은 시스템이 완전한 제어합니다. 레벨 3은 특정 조건에서 핸즈오프 주행을 허용하며, 레벨 5는 사람이 운전할 수 있는 곳이면 어디든 사람이 운전할 수 있는 모든 곳을 주행할 수 있는 차량으로, 연구자들이 적극적으로 추구하는 목표입니다. 강화 학습. 규제 NHTSA와 같은 기관의 감독은 이러한 기술이 대중의 보급을 향해 나아갈 때 매우 중요합니다.

실제 애플리케이션

자율주행차 기술은 현재 이론적 연구를 넘어 다양한 분야에 적용되고 있으며 실용적인 활용으로 나아가고 있습니다.

1. 로봇택시 서비스: 웨이모와 크루즈와 같은 회사들은 일부 도시에서 완전 자율주행 차량 호출 차량을 운영합니다. 이러한 차량은 GPU 컴퓨팅을 사용하여 도시 도시 환경을 처리하고 운전자가 탑승하지 않은 채 승객을 운송합니다.
2. 장거리 트럭 운송: 자율주행 트럭 운송은 물류 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 고속도로 주행을 자동화함으로써 트럭은 더 효율적으로 운행할 수 있습니다. 오로라 이노베이션과 같은 스타트업은 장거리 지각을 활용하여 고속도로 속도와 제동 거리를 관리하는 자율주행 트럭을 테스트하고 있습니다.

모델 구현 예시

자율주행차의 인식 스택의 기본 구성 요소는 자동차, 버스, 교통 신호와 같은 물체를 감지하는 것입니다. 다음 다음 Python 코드는 사전 학습된 YOLO11 모델을 사용하여 이미지에 대한 추론을 수행하는 방법을 보여줍니다. 자율주행차의 비전 시스템을 시뮬레이션합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model capable of detecting common road objects
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (e.g., a dashboard camera view)
# The model predicts bounding boxes and classes for objects in the scene
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results to visualize what the 'vehicle' sees
results[0].show()

자율 주행차 vs. 로봇 공학

AV는 엄밀히 말하면 로보틱스의 하위 집합이지만 은 그 범위가 명확합니다. 로보틱스는 물리적 세계와 상호작용하는 모든 프로그래밍 가능한 기계를 광범위하게 포괄합니다, 제조에 사용되는 고정식 산업용 팔을 포함합니다. 이에 비해 자율주행차는 구체적으로 다음을 의미합니다. 운송용으로 설계된 이동식 로봇을 의미합니다. 하지만 다음과 같은 핵심 기술을 공유합니다. 동시 측위 및 매핑(SLAM) 및 저지연 에지 AI 처리의 필요성과 같은 핵심 기술을 공유합니다.

개발 과제

완전 자율 시스템을 구축하려면 "엣지 케이스"를 처리하기 위해 방대한 양의 "엣지 케이스"를 처리하기 위한 방대한 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 악천후나 불규칙한 인간 행동과 같은 드문 상황을 처리하려면 방대한 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 개발자는 종종 다음과 같은 시뮬레이션 플랫폼을 사용합니다. CARLA와 같은 시뮬레이션 플랫폼을 사용하여 실제 시험 전에 알고리즘을 안전하게 테스트합니다. 또한, 이러한 모델을 이러한 모델을 차량 하드웨어에 배포하려면 다음과 같은 기술이 필요합니다. 모델 정량화를 통해 임베디드 시스템에서 모델 정량화와 같은 기술이 필요합니다. 다음과 같은 프레임워크 PyTorch 와 TensorFlow 은 이러한 차량을 구동하는 복잡한 신경망을 복잡한 신경망을 훈련하는 표준 도구로 남아 있습니다.