자율주행 기술을 구현하기 위해 자동차가 스스로 상황을 인지하고 그에 따른 대처 방법을 판단하고, 자동으로 자동차를 제어하는 기술이 필요합니다. 따라서 자율주행에 인공지능이 활용될 수밖에 없습니다. 따라서 이번에는 자율주행 기술에 인공지능이 적용된 사례를 확인하겠습니다.
먼저 자율주행 기술을 구현하기 위해서 보행자와 다른 차량, 그 외 여러 교통정보를 알 수 있는 표지판을 인식할 수 있어야 합니다. 이러한 기능을 구현할 수 있게 해준 기술이 바로 객체 검출 기술입니다. 객체 검출 기술은 카메라, 레이더 등 자율주행 자동차에 탑재된 여러 센서를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 보행자와 다른 차량, 교통 표지판 등 객체의 위치를 파악하도록 합니다. 객체 검출 기술은 딥러닝 기술의 발전과 함께 계속 발전하고 있습니다.
또, 자율주행 기술에서는 차량이 달릴 수 있는 영역과 차량 진입이 불가능한 영역을 구분해야 합니다. 이 때문에 영역 검출 기술도 필요합니다. 영역 검출 기술은 딥러닝을 기반으로 카메라 센서로 인식한 이미지를 분석해, 픽셀 단위로 인식한 이미지의 영역을 파악하는 기술입니다.
또, 단순히 사물이나 영역을 인지하는 것에서 더 나아가 인지된 정보를 이용해 적절한 판단을 내리는 능력도 중요합니다. 이러한 판단을 내릴 수 있게 해주는 방법으로 매개 인식(Mediated Perception) 방법을 활용합니다. 매개 인식은 차량을 인식한 뒤, 차량의 이동 방향을 예상하면서 충돌 위험도를 최소화하는 경로를 만들어내는 방법입니다. 현재 많은 자율주행 자동차에 매개 인식 방법이 적용됐습니다.
자율주행 자동차가 달릴 도로는 상황이 일정하지 않고, 여러 가지 돌발 상황이 일어날 위험성이 크기 때문에 인공지능 기술을 통한 여러 가지 상황 학습을 기반으로 자동차가 위기에 대응할 수 있도록 해야 합니다. 따라서 자율주행 기술에서 인공지능은 떼려야 뗄 수 없는 핵심 기술입니다.
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