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자율 주행 자동차가 직면하는 가장 큰 도전 중 하나는 나쁜 날씨 조건에서 탐색하기 위해 어려움을 겪는다는 것이다. 이것은 디트로이트와 시카고 같은 눈으로 덮인 도시에서 그들의 구현을 크게 제한한다. 차량은 장애물을 감지하고 도로의 올바른 쪽에 머무르기 위해 중요한 센서 데이터에 의존하지만, 이 데이터는 눈에서 어려움을 겪는다.
미시간 테크놀로지 대학교의 연구자들은 SPIE Defense + Commercial Sensing 2021에서 발표된 두 개의 새로운 논문에서 자율 주행 자동차를 위한 눈으로 덮인 운전 시나리오에 대한 새로운 솔루션을 논의했다.
자율 주행 자동차는 다양한 종류가 있으며, 일부에는 블라인드 스폿이나 브레이크 보조 기능이 있고, 다른 일부에는 자동 주행 모드가 있다. 일부 최고의 차량은 완전히 자동으로 작동할 수 있다.
기술이 여전히 많은 방면에서 초기 단계에 있기 때문에, 자동차 제조업체와 연구 대학교는 기술과 알고리즘을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 사고가 발생할 때,それは 종종 자동차의 AI 또는 인간의 오류에 의한 잘못된 판단의 결과이다.
인간 센서
인간의 눈도 센서의 한 종류로, 균형과 운동을 감지한다. 우리의 뇌는 프로세서의 역할을 하여 우리가 환경을 이해하도록 도와준다. 이것들은 우리가 새로운 시나리오에서도 운전할 수 있도록 해주며, 우리의 뇌는 새로운 경험을 일반화할 수 있다.
자율 주행 자동차는 일반적으로 두 개의 카메라를 지뮈에 장착하고, 스테레오 비전을 사용하여 깊이를 스캔하고 인식한다. 동시에, 균형과 운동은 관성 측정 단위로 측정할 수 있다. 그러나 컴퓨터는 이전에遭遇한 시나리오 또는 이미 프로그래밍된 시나리오에만 반응할 수 있다.
센서 퓨전
자율 주행 자동차는 작업별 인공 지능 알고리즘에 의존하며, 이는 다양한 센서를 필요로 한다. 이러한 센서에는 파노라마 카메라, 적외선 센서, 레이더, 광検출, 리다가 포함된다.
Nathir Rawashdeh는 미시간 테크놀로지 대학교 컴퓨팅 대학의 조교수이며, 연구의 공동 저자이다.
“모든 센서에는 제한이 있으며, 모든 센서가 다른 센서의 뒤를 지킨다”라고 Rawashdeh는 말했다. “센서 퓨전은 다양한 모달리티의 여러 센서를 사용하여 장면을 이해한다. 입력이 어려운 패턴을 가지고 있을 때, 모든 세부 사항에 대해 철저하게 프로그래밍할 수 없다. 따라서 우리는 AI가 필요하다.”
연구의 공동 저자로는 Nader Abu-Alrub, 전기 및 컴퓨터 공학 박사 과정 학생과 Jeremy Bos, 전기 및 컴퓨터 공학 조교수가 포함된다. 다른 공동 저자로는 Bos의 연구실에서 일하는 석사 과정 학생과 졸업생이 있다. Akhil Kurup, Derek Chopp, 및 Zach Jeffreies가 포함된다.
자율 주행 센서와 알고리즘은 거의 исключ적으로 맑은 풍경에서 개발된다. Bos의 연구실은 처음으로 미시간 테크놀로지 대학교의 자율 주행 자동차에서 많은 눈이 내리는 지역에서 데이터를 수집하기 시작했으며, 독일과 노르웨이의 눈으로 덮인 도로에서 리다, 레이더, 이미지 데이터의 1,000개 프레임 이상을 수집했다.
Bos에 따르면, 센서 감지는 다양한 눈으로 인해 어려울 수 있다. 데이터를 사전 처리하고 정확한 레이블을 지정하는 것이 중요하다.
“모든 눈은 같지 않다”라고 Bos는 말했다. “AI는 요리사와 같다. 좋은 재료가 있으면, 훌륭한 식사가 될 것이다. AI 학습 네트워크에 더러운 센서 데이터를 주면, 나쁜 결과가 나온다.”
다른 주요 도전 과제로는 센서에 쌓이는 눈과 더러운 데이터가 포함된다. 센서가 청소된 후에도, 장애물을 감지하는 데 항상 동의가 있는 것은 아니다. 센서와 그들의 위험 평가가 서로 통신하고 서로로부터 학습하기는 종종 매우 어렵다. 그러나 팀은 센서 퓨전을 사용하여 자율 주행 센서가 공동으로 결론을 내리기를 원한다.
“단순히 투표하는 것이 아니라, 센서 퓨전을 사용하여 새로운 추정을 내놓을 수 있다”라고 Bos는 말했다.
자율 주행 자동차 센서는 나쁜 날씨에서 계속해서 학습하고 개선될 것이다. 새로운 접근 방식인 센서 퓨전은 눈으로 덮인 도로에서 자율 주행 자동차를 위한 길을 열 수 있을 것이다.
