차선 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
인공지능 기반 접근 방식
→ 스스로 주행을 반복하여 운전을 익혀가는 과정으로 자율 주행 구현
딥러닝을 활용하여 센서 정보 입력 후 → 딥러닝 알고리즘으로 학습 → 운행 예측 가능
Q) 자율 주행을 위한 인공지능 기반 의사결정 기술은 어떠한 원리에 따라 구현?
학습 내용)
1.
AI-Based 기반의 차로 유지 판단
2.
AI-Based 기반의 차로 변경 판단
keyword 1)
AI-Based 차로 유지 판단
→ 인공지능 기술을 활용하여 차로 유지 주행 판단 기술 구현 가능
keyword 2)
AI-Based 차로 변경 판단
→ 인공지능 기술을 활용하여 차로 변경 주행 판단 기술 구현 가능
keyword 3)
AI-Based Decision-Making 이해
→ 차로 유지 및 차로 변경 예시를 통한 인공지능 기반 주행 판단 기술 이해
AI-Based 기반의 차로 유지 판단
차로 유지 및 차선 변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 원리 이해
AI-Based 기반의 차로 변경 판단
자차 위치, 양쪽 복수 차선 인식, 주변 차량 거리, 속도를 활용해 모델 학습
→ 학습된 모델 활용해 차선 변경이 가능한 지역으로 차선 변경 수행
차선 변경 모델 학습 변수
•
양쪽 차선 인식 결과를 바탕으로 생서한 차선 중앙 경로, 자차 위치, 360도 방향의 차량들의 거리 및 속도
인공지능 기반 판단에 따른 행동 설정
포인트)
1.
AI-Based 기반의 차로 유지 판단
2.
AI-Based 기반의 차로 변경 판단
•
상황이 복잡해짐에 따라 학습 모델이 고려해야 하는 입력 정보가 많고 방대해야 함
3.
AI-Based Decision-Making
•
인공지능 모델을 판단 분야에 활용할 때에는 다양한 상황에 대한 방대한 데이터 필요
•
오류 검증, 안전성 검증이 쉽지 않음
⇒ 인공지능 기술의 발전과 더불어 이런 접근은 연구가치가 높고 가까운 미래에 많은 부분이 발전될 AI 기술
