볼보, 비디오 게임 엔진을 사용하여 자율 주행 차량 훈련을 위한 드라이빙 시뮬레이터 설계

더 많은 자율주행차 연구자와 엔지니어들이 자율주행차의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해 비디오 게임에 눈을 돌리고 있습니다. TNW에 따르면, 볼보는 비디오 게임을 활용하여 자율 차량과 이를 운전할 AI 알고리즘의 개발을 지원하기 시작했습니다.

비디오 게임, 인공 지능 및 자동차는 함께 흥미로운 역사를 가지고 있습니다. AI 알고리즘이 사용되었습니다. 행동을 자동화하다 자동차 경주 게임 및 비디오 게임에서 차량의 수는 과거에 자율 주행 차량 시스템을 훈련하는 데 사용되었습니다.

현실 세계에서 안전하게 작동하려면 자율주행차가 광범위한 이벤트와 시나리오를 안전하게 탐색할 수 있도록 훈련되어야 합니다. 차량은 실제 데이터 또는 가상 데이터를 통해 훈련될 수 있습니다. Waymo, Tesla, Nuro와 같은 많은 회사는 실제 테스트 환경에서 차량을 훈련하여 AI 모델을 실제 세계에서 발생하는 다양한 시나리오에 노출시킵니다. AI가 점점 더 많은 시나리오를 경험할수록 현실 세계에서 작동할 때 예상치 못한 이벤트를 더 잘 처리할 수 있을 것이라고 가정합니다. 비디오 게임과 같은 합성 훈련 데이터 사용의 효율성에 대한 연구는 합성 데이터를 미세 조정하는 것이 학습 결과를 얻을 수 있습니다 최소한 실제 데이터만 사용하여 얻은 결과만큼 좋습니다.

분명히 실제 세계에서 자율 주행 차량을 훈련하고 테스트할 때 해결해야 할 여러 가지 안전 문제가 있습니다. 가상 환경에서 자율 주행 에이전트를 교육하는 것이 실제 환경에서 교육하는 것보다 확실히 더 안전합니다. 가상 교육 환경 사용의 단점은 정확하지 않다는 것입니다. 가상 교육 환경 사용과 관련된 정확성 문제를 해결하기 위해 볼보는 최신 게임 기술을 채택하여 자율 주행 차량을 위한 새로운 교육 시뮬레이터를 설계했습니다.

볼보는 "궁극의 운전 시뮬레이터"가 될 장치를 만들었습니다. 시뮬레이터에는 VR 헤드셋, 움직이는 운전석, 햅틱 피드백을 제공하는 스티어링 휠이 장착되어 있습니다. 하드웨어 인터페이스가 Unity 게임 엔진을 기반으로 하는 가상 환경. 드라이빙 시뮬레이터는 볼보 엔지니어가 고장이 발생하더라도 누구에게도 위험을 주지 않으면서 고도의 정확도로 다양한 도로 시나리오를 시뮬레이션할 수 있도록 돕기 위해 제작되었습니다.

새로운 가상 교육 환경은 매우 생생하며 다양한 날씨 및 조명 조건을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 시스템은 또한 도로를 건너는 사슴의 갑작스러운 출현과 같은 갑작스러운 위험에 차량이 어떻게 반응할 수 있는지 테스트할 수 있습니다. 가상 환경은 또한 미묘한 인간의 행동과 행동을 모방할 수 있습니다. 목표는 실생활에서 테스트하기에는 너무 위험하거나 너무 드문 시나리오를 안정적으로 테스트할 수 있는 매우 현실적인 환경을 만드는 것입니다.

자율주행 차량 구성 요소를 테스트하는 기능 외에도 이 시스템은 햅틱 피드백 및 VR 시스템을 사용하여 인간이 특정 시나리오에 어떻게 반응하는지 테스트하는 데 사용할 수 있으므로 차량과 인간-컴퓨터 상호 작용을 더 잘 이해할 수 있습니다.

볼보의 새로운 운전 시뮬레이터는 비디오 게임을 사용하여 AI 운전 모델을 훈련시키는 긴 프로젝트 중 가장 최근에 나온 프로젝트입니다. 다양한 학술 연구자들이 Grand Theft Auto 5와 같은 중고 게임 자율주행 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련합니다. 그러나 이러한 AI 모델은 기존 소프트웨어를 사용하여 훈련했기 때문에 이상한 법적 공간에 존재했습니다. GTA5를 활용한 많은 AI 연구 프로젝트는 나중에 Take-Two가 휴전 편지를 보냈습니다., GTA5 개발사인 Rockstar Games의 모회사. 볼보의 새로운 운전 시뮬레이터는 이와 유사한 법적 문제를 피하기 위해 독점적일 가능성이 높습니다.