자율 주행 차량이 AI, 컴퓨터 비전, 센서를 사용하여 안전, 효율성, 혁신으로 교통을 혁신하는 방법을 알아보세요.
자율주행차라고도 하는 자율주행차(AV)는 사람의 입력 없이도 주변 환경을 감지하고 탐색할 수 있는 차량입니다. 첨단 센서, 복잡한 알고리즘, 강력한 프로세서를 결합하여 모든 주행 기능을 실행하는 획기적인 인공 지능(AI) 응용 프로그램입니다. 자율주행차의 주요 목표는 안전을 강화하고 교통 흐름을 개선하며 운전을 할 수 없는 사람들의 이동성을 높이는 것입니다. 이 기술은 자동차 산업 혁신의 최전선에서 교통과 물류를 재편할 것으로 기대되는 기술입니다.
모든 자율 주행 차량의 핵심에는 세상을 인식하고 결정을 내리고 차량의 동작을 제어하는 정교한 시스템이 있습니다. 이 시스템은 차량의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전(CV)에 크게 의존합니다.
자율주행차의 개발은 일반적으로 무자동화에서 완전 자동화에 이르는 과정을 설명하는 SAE 국제 J3016 표준에서 정의하는 6단계로 분류됩니다.
완전 자율 주행 자동차가 아직 보편화되지는 않았지만, 이 기술은 다양한 애플리케이션에서 활발하게 배포 및 테스트되고 있습니다.
자율주행차 개발에는 엄격한 테스트와 검증이 수반되며, 종종 COCO와 같은 대규모 데이터 세트 나 Argoverse 및 nuScenes와 같은 전문 주행 데이터 세트를 사용합니다. YOLO11과 같은 강력한 아키텍처로 기본 모델을 훈련하려면 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 기관의 연구에서 강조한 것처럼 AV 안전성의 검증은 복잡한 과제입니다.
모델 배포에는 종종 엣지 AI 디바이스 및 NVIDIA Jetson과 같은 특수 하드웨어 가속기를 위한 모델 정량화와 같은 최적화 기술이 포함됩니다. 전체 수명 주기에는 지속적인 개선과 모니터링을 위한 강력한 MLOps 관행의 이점이 있습니다.
자율주행차는 로봇의 특수한 형태이지만, 로보틱스라는 용어는 훨씬 더 광범위합니다. 로보틱스는 산업용 제조용 로봇, 수술용 로봇, 항공 드론 등 다양한 자동화 기계를 포괄합니다. 자율주행차는 특히 사람이나 물품을 운송하기 위해 설계된 지상 기반 로봇으로, 더 큰 로봇 공학 분야 내에서 매우 복잡하고 눈에 띄는 애플리케이션을 대표합니다.
