자율주행 인지파트 에서 인공지능의 역할

 

자율주행 인지 기술의 개념[객체 추적및 예측에대한 고찰]

인공지능(AI) 기술이란?

 

AI 기술은 사람의 지능을 기계로 구현하는 기술로, 컴퓨터가 데이터를 학습하고 이를 기반으로 판단하거나 예측할 수 있게 합니다. 이러한 기술은 자율주행차에서 중요한 역할을 한다. 물론 필자는 이파트의 전문가가 아니기에 가벼운 소개 만을 다룰 예정이며 좀 더 자세한 파트는 담당논문을 읽어보는 것을 추천한다.

주요 AI 기술

머신러닝(Machine Learning)

 

머신러닝은 데이터를 통해 학습하여 지능을 구현하는 기술, 성능을 높이기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하며, 이를 통해 패턴을 인식하고 예측할 수 있다.

 

딥러닝(Deep Learning)

 

 딥러닝은 인간의 뉴런을 모사한 신경망 구조를 사용하는 머신러닝의 한 분야로 딥뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 통해 여러 층의 뉴런을 구성하여 복잡한 패턴을 학습한다. 최초의 아이디어는 1970년대에 제시되었으나 주목을 받게된것은  2012년 알렉스넷(AlexNet) 구조의 성공 이후, 대중에게 알파고로 알려졌고, GPU의 발전과 빅데이터의 활용으로 딥러닝 기술이 급격히 발전했습니다.

자율주행 인지기술에서 AI의 적용

기존의 인지기술은 엔지니어가 센서 데이터를 분석하여 모델을 설계했으나, 다양한 상황을 모두 반영하기에는 한계가 있었다. 

딥러닝 기반 인지기술의 적용 과정

1. 데이터 수집: 대규모 학습 데이터를 차량의 센서나 카메라를 통해 수집하여 서버로 전달
2. 데이터 라벨링: 도로 표지판, 보행자, 차량 등의 객체를 분류하는 라벨링 작업을 수행(현제는 사람이조금 많이 함)
3. 모델 트레이닝: 딥러닝 모델이 라벨링 된 데이터를 학습, 다양한 상황과 데이터를 통해 모델의 성능을 향상
4. 인퍼런스(Inference): 학습된 딥러닝 모델을 차량에 탑재하여 실시간으로 인지 기능을 수행합니다. 이를 통해 자율주행차는 주변 환경을 인식하고 판단하여 안전하게 주행

기본적인 사례에대해서 이해했으니 다음시간에는 딥러닝기술의 전체적인 개요와 사례에 대해 한번 살펴보자