인공지능을 통해 자동차가 주변 환경을 파악하고 운전자가 핸들이나 엑셀 등을 조작하지 않고도 스스로 운전할 수 있는 자동차를 자율주행자동차라고 합니다.
인공지능을 기반으로 한 카메라, 레이더, 라이더 등의 센서와 GPS가 자율주행차의 핵심 기술이라고 할 수 있습니다.
자율주행차 센서
자율주행차가 주변 환경을 인식하고 안전하게 운전할 수 있는 이유는 앞서 언급한 카메라, 레이더, 라이더와 같은 센서를 탑재했기 때문입니다.
카메라 센서는 말 그대로 사람, 사물, 차량 등을 구분해 운전 중 주변 상황을 시각적으로 인식할 수 있는 센서입니다.
하지만 물건과의 거리 측정이 불가능하고 날씨가 좋지 않을 때나 먼 거리에 물건이 있을 때 센서 작동이 제대로 되지 않는다는 단점이 있습니다.
레이더 센서는 전파를 쏘고 반사되어 돌아오는 전파 신호를 통해 주변 차량, 사물 등의 거리, 속도, 방향 등의 정보를 알 수 있는 센서입니다. 하지만 시각적인 센서가 아니기 때문에 표지판을 볼 수 없고 직선거리만 측정할 수 있는 단점이 있습니다.
라이더 센서는 레이저(빛)를 주변 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어내는 센서입니다.레이저를 통해 거리, 폭, 높낮이 등을 측정하여 물체를 3차원으로 인식할 수 있다고 합니다.
카메라와 레이더보다 정밀하대요.하지만 빛을 이용하기 때문에 날씨의 영향을 받는다는 단점이 있습니다.
센서의 장단점이 각각 너무 다르죠.자율주행차를 만드는 기업들은 자신들이 생각하기에 가장 뛰어난 센서를 선택해 기술개발을 하거나 센서 퓨전을 통해 각 기술의 장단점을 보완하는 기술을 개발하고 있다고 합니다.
자율주행차와 AI
자율주행차에는 센서의 데이터를 모아 주행과 안전 등을 위해 인지, 판단, 제어를 해야 하는 인공지능 기술이 필요합니다.
사람처럼 학습하고 생각할 수 있는 인공지능 기술은 4차 산업혁명의 중요한 기술 중 하나로 자율주행차에는 없어서는 안 될 기술입니다.
자율주행에서는 사물을 인식하는 기술이 중요한데 이때 센서가 사물을 발견하면 이 사물이 무엇인지 인지한 뒤 데이터를 전송하면 데이터를 판단하는 것을 인공지능이 하게 됩니다.
센서가 인지한 물체가 표지판이라면 인공지능이 표지판을 판단해야 하고, 인지한 물체가 교통사고라면 사고가 났다는 것을 판단해 이후 행동까지 결정해야 합니다.
그렇기 때문에 자율주행에서 AI는 센서 못지않게 매우 중요한 역할을 한다고 할 수 있습니다!
자율주행차의 미래
앞서 언급한 자율주행차를 비롯해 미래 다양한 첨단 산업의 토대가 될 사물인터넷, 로봇 등에 꼭 필요한 융합 소프트웨어!
완전 자율주행 시대뿐 아니라 나날이 발전하고 있는 AI와 소프트웨어 기술을 위해 관련 분야 전문가의 필요성이 커지고 있습니다.
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