자율 주행 차량이 AI, 컴퓨터 비전, 센서를 사용하여 안전, 효율성, 혁신으로 교통을 혁신하는 방법을 알아보세요.
일반적으로 자율주행차로 알려진 자율주행차(AV)는 사람의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 탐색할 수 있도록 설계된 차량입니다. 이러한 시스템은 복잡한 운전 작업을 완전히 자동화하는 것을 목표로 하는 인공 지능(AI) 과 머신 러닝(ML)의 주요 응용 분야입니다. 자율주행차의 개발은 첨단 센서, 정교한 알고리즘, 강력한 컴퓨팅 플랫폼을 통합하여 안전하고 효율적인 운행을 가능하게 함으로써 개인 교통, 물류, 도시 계획에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 자율주행차를 이해하려면 AI에 크게 의존하는 인식, 의사 결정 및 제어 시스템의 핵심 개념을 숙지해야 합니다.
자율 주행 차량의 안전 운행 능력은 주로 AI와 ML, 특히 딥러닝(DL)이 주도하는 통합 기술 세트에 달려 있습니다.
SAE International은 기능을 표준화하기 위해 레벨 0(자동화 없음)부터 레벨 5(완전 자동화, 어떤 조건에서도 인간 운전자가 필요 없음)까지 6단계의 주행 자동화 수준을 정의하고 있습니다. 현재 많은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 레벨 1과 2에 속합니다. 완전 자율주행 시스템을 개발하는 회사는 종종 레벨 4(지오펜스 도시 지역과 같은 특정 운영 설계 영역 내에서 높은 수준의 자동화) 또는 레벨 5를 목표로 합니다.
자율 주행 차량은 단순한 미래형 개념이 아니라 복잡한 실제 시나리오에서 AI의 힘을 보여주며 활발히 개발 및 배포되고 있습니다.
자율주행차 개발에는 엄격한 테스트와 검증이 수반되며, 종종 COCO와 같은 대규모 데이터 세트나 Argoverse와 같은 전문 주행 데이터 세트를 사용합니다. 기본 딥 러닝 모델을 훈련하려면 상당한 컴퓨팅 리소스(GPU, TPU)와 다음과 같은 프레임워크가 필요합니다. PyTorch 또는 TensorFlow. 시뮬레이션 환경은 실제 배포 전에 수많은 시나리오에서 알고리즘을 안전하게 테스트하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델 배포에는 종종 양자화 및 특수 하드웨어 가속기(에지 AI 디바이스, NVIDIA Jetson)와 같은 최적화 기술이 포함됩니다. 전체 수명 주기에는 지속적인 개선과 모니터링을 위한 강력한 MLOps 관행의 이점이 있습니다.