자율주행 기술의 구성요소[인지 측위 판단 제어 에서의 AI의 역할]

자율주행 5단계 레벨에 따른분류[0단계~5단계까지]

 

 

 이전글에서 우리는 차량 자율주행의 레벨에 대해서 알아봤었다. 하지만 이러한 자율주행 기술을 구현화하는 것에는 정말 많은 연구가 필요하며 이시스템을 구성하는 것으은 여러 구성 요소로 이루어져 있다,

 

 일반적으로 인지, 측위, 판단, 제어의 네 가지 주요 부분으로 구분하고, 또한, 자율주행 시스템은 통신 플랫폼, 인프라, 클라우드와 같은 요소들과의 상호작용을 통해 더욱 효율적이고 안전하게 운영하도록 연구하고 있다.

 

 또한 AI 기술과 연계하여 이러한 각 단계에서 연산 및 문제해결 역할을 진행하고있고,미래의 기술에는 이러한 것들이 모두 적용되어 있을 것이다.

인지 (Perception)

 라이다를 통해 도로의 3D 맵을 생성하고, 카메라로 교통 신호와 표지판을 인식하는 과정 자체를 인지라 정의한다. 라이다 센서를 활용하지만 사용하지 않는 경우도 있지만 비슷한 역할 중 가장 효율적이라 평가하고 있고, 이러한 인지는 자율주행 차량이 주변 환경을 인식하고 이해하는 과정이다.

 

 좀 더 세부적으로 들어가면 차량은 다양한 센서(예: 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 센서)를 통해 도로, 차량, 보행자, 장애물 등의 정보를 수집한다. 이러한 데이터를 처리하여 객체 인식, 거리 측정, 속도 추정 등을 수행해야 하는데 단순 프로그래밍과 컴퓨팅으로 한계가 있다.

 

 그래서 여기에 AI의 딥러닝 알고리즘을 적용해 카메라와 라이다 데이터를 분석하여 도로의 상황을 실시간으로 이해하고, 보행자나 다른 차량을 정확하게 인식한다. 머신러닝 모델에서 다양한 환경에서의 주행 데이터를 학습하여 인식 정확도를 지속적으로 향상하고 최우선적으로 맵핑과 인지능력을 향상하는 연구는 꾸준하게 진행 중이다..

측위 (Localization)

GPS와 라이다를 결합하여 고정밀 위치 파악을 수행하고, 이를 통해 차량이 정확한 차선에 위치하도록 하는 기술이다. 측위는 자율주행 차량이 자신의 위치를 정확하게 파악하는 과정으로 인지에서 맵핑을 수행했다면 그를 통해 내 위치는 정확하게 어디인지 판단하는 과정이다.

 

 GPS, 관성 측정 장치(IMU), 라이다 맵핑 등의 기술을 활용하여 차량의 정확한 위치를 추적하고, 차량이 지도상의 위치와 실제 도로 상황을 일치시키는 데 활용된다. 이 또한도 한계가 존재하기에 

 

 측위에서 AI는 센서 퓨전 기술을 통해 여러 센서에서 얻은 데이터를 통합하고, 보다 정확한 위치 정보를 제공하는 기술들을 개발 중이다. 이를 통해 GPS 신호가 약한 도심 지역이나 터널에서도 정확한 위치 파악마저 가능해진다면 다음단계로 넘어간다.

판단 (Decision Making)

 여기서부터 난이도가 급격하게 올라간다. 예시로 교차로에서 다른 차량의 움직임을 예측하고, 적절한 속도와 방향을 결정하여 안전하게 교차로를 통과하는 판단 문제가 주어진다면, 이러한 판단문제에서 자율주행 차량이 인지된 정보와 측위 정보를 바탕으로 최적의 주행 경로와 행동을 결정하는 과정 자체를 코드화시키는 것이 이과정이다.

 

  차량은 주행 경로 계획, 경로 최적화, 장애물 회피, 교통 법규 준수 등의 복잡한 결정을 동시에 연산해야 하기에 단순하게 설정하는 것은 사실상 불가능하고 인공지능 알고리즘과 머신러닝 모델을 활용한다. 강화 학습을 통해 차량은 다양한 주행 시나리오에서 최적의 행동을 학습하고, 그 이후 신경망 모델은 복잡한 교통 상황을 실시간으로 분석 후 안전한 주행 경로를 결정해야 하는 난도 높은 기술이다.

제어 (Control)

이다음 연구자들이 또 문제가 되는 게 판단을 했다 해도 이걸 적용해야 한다. 결국 제어에 도달해 자율주행 차량이 속도를 줄이기 위해 제동을 걸거나, 차선을 변경하기 위해 조향 장치를 조정하는 과정을 수행시켜야 한다는 것이다. 결국 제어는 판단된 결과를 실제 차량의 움직임으로 실행하는 과정으로 차량의 가속, 제동, 조향을 정확하게 제어하기 위해 다양한 제어 알고리즘을 동시에 적용해야 한다 거기에 이 과정은 매우 빠르게 이루어져야 하며, 안정성과 정확성이 훨씬 더 강조된다.

 

결론적으로 AI 기반 제어 시스템을 활용해 차량의 동역학을 실시간으로 분석하고, 최적의 제어 명령을 생성해야 한다. 추가적으로 예측 모델은 다양한 주행 조건에서 차량의 반응을 예측하고, 안정적인 주행을 유지까지 해야 하는 미쳐버린 난이도의 문제가 제공되는 거다.

 

물론 여기서 이야기가 끝나는 것이 아니라 다음단계인 플랫폼과의 일체화의 문제가 남아있는데 이는 다음글에서 같이 다뤄보자