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자율주행 자동차의 인공지능 원문보기

기계저널 : 大韓機械學會誌, v.57 no.3, 2017년, pp.42 - 45  

정석우 (한국과학기술원 항공우주공학과) ,  심현철 (한국과학기술원 항공우주공학과)

초록
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이 글에서는 사람이 직접 운전하지 않아도 주행이 가능하도록 하는 자율주행기술에 적용된 인공지능기술들에 대해 소개하고자 한다. 최근에는 사람 수준 또는 그 이상의 인공지능기술이 발달함으로써 자동차업계뿐만 아니라 많은 IT업계 또한 활발한 연구를 진행하고 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 마지막 제어단계에서는 판단단계에서 나온 경로를 추종하도록 하는 가·감속 조향제어를 수행한다. 각 단계에서 풀어야 할 문제들은 상당히 복잡한데, 이를 해결하기 위해서 적용된 인공지능기술을 소개한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 고전적인 영상처리에서 환경을 인지하기 위해 주의 깊게 봐야 할 특징점들을 선별하는 것에 큰 어려움이 있는 이유는 무엇인가? 최근에는 딥러닝의 일종으로 인간의 시신경 작동 원리를 모방한 컨볼루션 레이어(Convolutional neural network)를 여러 층으로 중첩하여 사용하는 인공신경망기술이 영상인식분야에서 높은 정확도를 보이고 있다. 기존의 고전적인 영상처리에서는 영상 내에서 ‘특징점(Feature point)’을 추출한 뒤 분류하는 연산을 수행하였기 때문에, 환경을 인지하기 위해 주의 깊게 봐야 할 특징 점들을 선별하는 것에 큰 어려움이 있었다. 컨볼루션 신경망은 학습을 거듭함으로써 영상 내에서 주의 깊게 봐야하는 점들을 추출한 특징 맵(feature map)을 적절하게 생성한다.
자율주행 자동차는 어떤 단계를 거쳐 작동하게 되는가? 자율주행 자동차는 기본적으로 ‘인지-판단-제어’의 3단계를 거치면서 작동하게 된다. 인지단계에서는 카메라·라이더(LiDAR)·레이더(RADAR) 등의 센서로 주변 환경을 인지한다.
미국 포드 사에서 사용하는 SLAM(Simultaneous localization and mapping)기술은 어떤 계산 방식을 가지는가? 자율주행차가 정해진 목적지까지 안정적으로 가기 위해서는 현재 차량의 위치가 정확히 어디에 위치하고 있는지 알아야 한다. 미국의 포드 사는 3D 라이다 여러 개를 차량에 장착하여 주행함으로써 GPS 값, 차량 주행거리 정보, 레이저 점군 데이터를 융합하여 현재 차량 주변환경의 3D 지도를 만들면서 동시에 현재 차량이 어디에 있는지를 계산한다. 이 기술은 SLAM(Simultaneous localization and mapping)이라고 부르는데, 부정확한 센서값 및 환경의 변화들에 대응하여 정확한 위치를 추정하기 위해서는 인공지능의 일종인 기계학습 알고리즘이 요구된다.
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