교차로 상황 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
→ 자율 주행차의 카메라가 오작동하거나 센서에 이상이 발생하면?
잘못된 정보로 인한 돌발상황이 발생 → 성능 발전이 꼭 필요!
Q) 자율 주행을 위한 인공지능 기반 주행 판단 기술은 어떤 면으로 더 발전될 수 있을까?
학습내용)
1.
AI-Based 기반의 교차로 상황 판단
2.
AI-Based Decision-Making VS Rule-Based Decision-Making 고찰
keyword 1)
AI-Based 기반의 교차로 상황 판단 기초
→ 인공지능 기반 방식으로 교차로 상황 판단 방법 기술적 접근 가능
keyword 2)
AI-Based 기반의 교차로 상황 판단 원리
→ 인공지능 기반 방식으로 교차로 상황에 대한 판단을 결정하고, 그에 걸맞는 행동 실행
keyword 3)
AI-Based 기반 방식 고찰
→ Rule-Based VS AI-Based의 비교에 대한 교찰
AI-Based 기반의 교차로 상황 판단
교차로 상황 판단을 위해 차량의 모든 정보를 딥러닝 또는 강화학습 등 인공지능 모델에 입력해야 한다면 방대한 정보가 필요
→ 정보의 우선순위에 대한 반영은 단순한 학습모델로는 쉽지가 않다
→ 모든 정보를 기반으로 학습 모델을 만든다면? 정보가 너무 방대..
복잡도가 높고 입력 정보의 종류와 양이 많을 때는?
→ 제한적 정보 입력 → 부분적인 주행 상황 판단
ex) 주변 차량들만 고려, 딥러닝 기반의 센서 정보 기반으로 장면 이해(Scene Understanding), 규치 기반 방식과의 융합
AI-Based Decision-Making VS Rule-Based Decision-Making 고찰
AI-Based Decision-Making
→ 다양한 경우에 유연하게 결과값을 도출할 수 있다
Rule-Based Decision-Making
포인트)
1.
AI-Based 기반의 교차로 상황 판단
•
학습 데이터 기반의 인공지능 모델 구축
⇒ 인공지능 모델 기반의 주행 판단 기술 가까운 미래에 많은 부분이 발전될 AI 기술
