AI-Based Decision-Making 개념
딥러닝을 활용한 자율 주행 기술
규칙 기반 접근 방식 → 주로 자동차 전문가들에 의해 구현
인공지능 기반 접근 방식 → 스스로 주행을 반복하여 운전을 익혀가는 과정으로 자율 주행 구현
→ 저가의 범용 센서를 사용하면서도 단시간에 기술 구현
강화학습 (Reinforcement Learning)
관계형 추론 (Relational Networks)
지능 이식 (Transferring Intelligence)
→ 인공지능 분야 연구를 자율 주행차에 접목
Q) 인공지능 기술은 자율 주행차의 주행 판단에 어떠한 도움을 줄 수 있을까?
학습 내용)
1.
AI-Based Decision-Making 개념
2.
인지/판단/제어 관점에서의 AI-Based Decision-Making
keyword 1)
AI-Based Decision-Making 개념
→ 인공지능 기반으로 주행 관련된 의사결정 기술 구현 가능
keyword 2)
AI-Based Decision-Making 원리
→ 인지/판단/제어 관점에서 AI-Based Decision-Making 기술 적용 범위를 결정 가능
keyword 3)
AI-Based Decision-Making 기술
→ 인공지능 기술은 자율 주행차의 인식 기술 뿐만 아니라 판단 기술에도 의미 있는 활용 가능
AI-Based Decision-Making 개념
→ 센서 정보, 판단 결과, 제어 신호를 학습 데이터로 모델 학습시켜 적합한 주행 판단으로 활용
Training Data
•
센서 정보
•
판단 결과
•
제어 신호
New Data
•
임의의 새로운 데이터
Prediction
•
정확한 판단 또는 행동
인지/판단/제어 관점에서의 AI-Based Decision-Making
좁은 의미
•
차로 변경
•
차로 추월
•
좌, 우회전
•
정차
•
가감속
넓은 의미
•
주행 상황 판단
•
최적의 주행 경로 실시간 생성
주행 판단 프로세스
→ 머신러닝을 활용하여 인공지능 기반으로 결과를 판단하여 그에 따른 행동 설정
1.
판단 부문에만 AI 기술 적용
→ 인지 결과를 처리하여 판단 모델에 넣어 주행 상황 판단 및 경로 생성
2.
인지/판단/제어 부분 전체에 AI 기술 적용
→ End-to-End 자율 주행 방식
포인트)
1.
AI-Based Decision-Making
•
자율 주행 기술에서 판단 기술을 구현하는 기술적 방법론
•
인공지능 기반 모델 활용
◦
주행 상황 판단
◦
주행 상황에 따른 실시간 경로생성 및 제어 신호 발행
2.
AI-Based Decision-Making
•
유연하고 다양한 경우에 대응 가능
•
다양한 학습 데이터가 필요
•
고성능 컴퓨팅 환경이 필요
