자율 주행 자동차 안전 도구 개발

자율 주행 자동차의 생산과 배포 속도가 증가함에 따라 자율 주행 자동차의 안전은 더욱 중요해지고 있다. 이러한 이유로 연구자들은 자율 주행 자동차의 안전을 추적하는 메트릭과 도구를 개발하기 위해 투자하고 있다. ScienceDaily에 따르면, 일리노이 대학교 어번나체임페인 캠퍼스의 연구 팀은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 확장 가능한 자율 주행 자동차 안전 분석 플랫폼을 개발했으며, 이를 위해 하드웨어와 소프트웨어 개선을 모두 사용했다.

자율 주행 자동차의 안전을 개선하는 것은 여전히 인공지능에서 가장 어려운 작업 중 하나이다. 이는 자율 주행 자동차에 사용되는 센서와 알고리즘이 매우 복잡하기 때문이며, 도로 상태, 지형, 날씨, 조명, 교통과 같은 외부 조건이 끊임없이 변하기 때문이다.

자율 주행 자동차의 랜드스케이프와 알고리즘은 모두 끊임없이 변화하고 있으며, 회사들은 이러한 변화를 따라가고 새로운 문제에 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 일리노이 연구 팀은 최근에 확인된 안전 문제를 신속하고 비용 효율적인 방법으로 해결할 수 있는 플랫폼을 개발 중이다. 그러나 자율 주행 자동차를 구동하는 시스템의 복잡성으로 인해 이는 거대한 작업이다. 연구 팀은 수십 개의 프로세서와 가속기가 수백만 줄의 코드를 실행하는 자율 주행 자동차 시스템을 추적하고 업데이트할 수 있는 시스템을 설계하고 있다.

일반적으로 자율 주행 자동차는 khá 안전하게 운행한다. 그러나 실패 또는 예기치 않은 사건이 발생하면 현재 자율 주행 자동차는 인간 운전자보다 사고가 발생할 가능성이 더 높은 편이다. 이는 자율 주행 자동차가 갑자기 발생하는 비상 사태를 처리하는 데 어려움을 겪기 때문이다. 자율 주행 자동차의 안전을 정량화하는 것은 어렵다고 할 수 있지만, 사고의 원인이 무엇인지 명확하지는 않지만, 70mph로 도로를 주행하는 자동차의 실패는 매우 위험할 수 있으므로 자율 주행 자동차의 비상 사태 처리를 개선하는 것이 필요하다.

사우라브 자(Saurabh Jha), 박사 과정 학생이자 이 프로그램에 참여한 연구자 중 한 명은, 자율 주행 자동차의 실패 처리를 개선할 필요성에 대해 ScienceDaily에 설명했다. 자는 다음과 같이 말했다 :

“일반 자동차의 운전자가 문제를 감지하면, 예를 들어 차의 미끄러짐이나 끌림을 감지하면, 운전자는 행동을 조정하고 차를 안전한 정지 지점으로 안내할 수 있다. 그러나 자율 주행 자동차의 경우, 이러한 시나리오에서 예측할 수 없는 행동을 할 수 있다. 실제 세계에는 이러한 경우가 무한히 많다.”

연구자들은 자율 주행 자동차 회사에서 제출한 안전 보고서를 수집하고 분석하여 이 문제를 해결하고자 한다. 웨이모와 우버와 같은 회사들은 캘리포니아의 DMV에 최소한 매년 보고서를 제출해야 한다. 이러한 보고서에는 자동차가 주행한 거리, 발생한 사고 수, 자동차가 운행 중인 조건과 같은 통계가 포함된다.

일리노이 대학교 연구 팀은 2014년부터 2017년까지의 보고서를 분석했다. 이 기간 동안 자율 주행 자동차는 약 1,116,000 마일을 주행했으며, 144대가량의 차량이 사용되었다. 연구 팀의 발견에 따르면, 인간 운전자가 같은 거리를 주행했을 때와 비교했을 때, 사고가 발생할 가능성이 4000배 더 높았다. 이러한 사고는 자동차의 인공지능이 사고를 피하기 위해 제대로 해제되지 않았으며, 대신 인간 운전자가 관여해야 했음을 시사한다.

자율 주행 자동차의 하드웨어 또는 소프트웨어에서 잠재적인 오류를 진단하는 것은 어려운데, 많은 오류는 특정 조건에서만 나타나기 때문이다. 모든 가능한 조건에서 테스트를 수행하는 것도 불가능하다. 실제로 자율 주행 자동차가 주행한 수백만 마일의 데이터를 수집하는 대신, 연구 팀은 시뮬레이션 환경을 사용하여 데이터 생성에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄이고 있다.

연구 팀은 생성된 데이터를 사용하여 자율 주행 자동차의 실패와 안전 문제가 발생할 수 있는 상황을 탐색한다. 시뮬레이션을 사용하면 실제로 회사들이 안전 위험을 발견할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 연구 팀이 바이두에서 개발한 Apollo AV를 테스트했을 때, 자율 주행 자동차가 비상 사태를 처리하지 못하고 사고가 발생한 경우 약 500건을 분리했다. 연구 팀은 다른 회사들이 자신의 테스트 플랫폼을 사용하여 자율 주행 자동차의 안전을 개선하기를 바란다.