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최근 전 세계적으로 거의 모든 지역에서 적응형 격리 조치를 시행함에 따라, 항공 여행, 대중 교통, 그리고 많은 다른 산업 분야가 2020년에 큰 타격을 받았다. 그러나 자동차 세계와 특히 자율 주행 자동차는 이 어려운 시기에 회복력을 보여주었다. 실제로, Ford와 같은 회사들은 지난해 4분기에 전기 및 자율 주행 자동차 개발에 299억 달러를 할당함으로써 투자를 증가시켰다. 구체적으로, 그 돈 중 70억 달러가 자율 주행 자동차 개발에 사용될 것이다. 따라서 Ford는 General Motors, Tesla, Baidu, 그리고 다른 자동차 제조업체와 함께 자율 주행 자동차에大量 투자하는 회사에 합류했다. 이 기사에서, 우리는 왜 회사들이 자율 주행 자동차에 투자하는지 그리고 어떻게 기계 학습 알고리즘이 그것들을 구동하는지에 대해 알려줄 것이다.
왜 많은 회사들이 자율 주행 자동차에 투자하는가?
자율 주행 자동차가 제공하는 모든ประโยชน을 살펴보면, 왜 많은 회사들이 그들의 개발에 투자하는지 쉽게 알 수 있다. 운전자는 비싼 보험 계획에 돈을 지불할 필요가 없기 때문에 더 많은 돈을 절약할 수 있을 것이다. 또한, 그것은 일일 통행을 가속화할 것이고, 연료 경제를 개선할 것이며, 다른 많은ประโยชน이 있다. 회사에 대해서는, 이러한 자동화는 더 큰 절약의 문을 열어준다. 이것의 좋은 예는 자율 주행 장거리 트럭이다. 그것은 운영 비용을 45%까지 절감할 수 있을 것이라고 McKinsey & Company의 보고서에 따르면.
주된 이점은 안전성의 향상이다. NHTSA에 따르면, 94%의 심각한 충돌은 인간의 오류로 인한 결과이다. 자율 주행 자동차는 운전자의 입력이 필요하지 않기 때문에 그리고 항상 360도 시야를 가지고 있기 때문에 충돌의 수를 크게 줄일 수 있다. 또한, 고급 운전 보안 시스템(ADAS)은 위험한 상황에서 제동 및 조향과 같은 안전 관련 기능을 인수할 수 있다. 자율 주행 자동차가 제공하는 사회에 대한 추가 가치는很多 있다. 실제로, 기본적인 경우에는 전통적인 자동차와 비교하여 자동차 전체 수명에서 9%의 에너지 및 GHG 배출량을 줄일 수 있었다. 이제 자율 주행 자동차의 모든ประโยชน을 알았으므로, 그것들이 주변 세계를 인식하기 위해 어떻게 훈련되는지 살펴보자.
자율 주행 자동차는 어떻게 작동하며 어떻게 현실이 되는가
자율 주행 자동차는 도로의 규칙을 따라야 하며, 그렇게 하기 위해서는 다양한 교통 표지, 도로 표시, 다른 자동차 및 보행자, 그리고 수많은 다른 물체를 인식해야 한다. 이러한 AI 자동차는 모든 종류의 운전 상황에서 무엇을 해야 하는지 “계산”하기 위해 기계 학습에 의존한다. 기본적인 예부터 시작해 보자.一个人은 자신의 자율 주행 자동차에 타고 고속도로를 타고 출근한다. 자동차는 올바르게 속도 제한을 식별해야 하며, 앞에 있는 자동차와 안전한 거리를 유지해야 하며, 주거 지역에 들어가면 보행자를 인식하고 도로를 건너게 해야 한다.
이것은 모든 종류의 운전 상황에서 무엇을 해야 하는지 “계산”하기 위해 기계 학습에 의존한다. 기본적인 예부터 시작해 보자.一个人은 자신의 자율 주행 자동차에 타고 고속도로를 타고 출근한다. 자동차는 올바르게 속도 제한을 식별해야 하며, 앞에 있는 자동차와 안전한 거리를 유지해야 하며, 주거 지역에 들어가면 보행자를 인식하고 도로를 건너게 해야 한다. 이것은 수천 개의 이미지에 대한 주석이 필요하며, 라벨링에서 의미론적 분할까지 다양한 기술을 사용할 수 있다. 실제로, Evgenia Khimenko, Mindy Support의 CEO는, 자동차 산업을 위한 데이터 주석 서비스를 제공하는 회사에서, 자동차 산업을 위한 다양한 데이터 주석 프로젝트가 가능하다고 말한다:
“이 프로젝트에는 자율 주행 자동차가 도로上的 다른 운전자의 행동을 식별하도록 훈련하기 위한 비디오上的 얼굴 인식, 비디오 주석 및 주석을 통해 자동차의 이동 및 방향을 감지하는 프로젝트(우리는 545만 개 이상의 이미지 시퀀스를 주석 처리했다)가 포함된다. 또 다른 복잡한 오디오 주석 작업은 자동차 내에서 발생하는 모든 배경 소음을 식별하고 라벨링해야 하는 경우였다. 라디오, 웃음, 외침, 노래, 동물, 그리고 심지어 침묵”.
복잡한 시나리오를 고려해 보자. 자율 주행 자동차가 주거 지역에서 운전하고 있다면, 도로를 건너려는 스케이트보드를 타고 있는 청소년들이 있다. 규칙에 따르면, 자동차는 우선권을 가지고 있지만, 청소년들이 녹색 신호를 기다리지 않고 도로를 건너려 할 가능성이 있다. 인간 운전자는 이러한 위험을 잘 알고 있으며, 이러한 사건을 예상하기 위해 속도를 줄일 것이다. 그러나 기계에게 이것은 매우 어려운 계산일 것이다. 이것은 연구자들이 자율 주행 자동차와 함께 取得하려고 하는 다음 단계이며, 단순히 더 많은 주석이 있는 데이터가 答案일 수 있다.
자율 주행 자동차는 물리적 세계를 어떻게 보는가?
자율 주행 자동차는 LiDAR 기술을 사용하여 주변 세계를 보는 데 도움을 받는다. LiDAR는 AI 시스템이 세계를 보는 디지털 표현인 3D 점군을 생성한다. 이 기술은 자율 주행 자동차에만 국한되지 않는다. 또한 농업 분야의 로봇 공정 자동화 작업과 같은 다른 작업에서도 사용된다. 3D 점군도 기계가 정확히 무엇을 보고 있는지 알 수 있도록 주석이 필요하다. 이것은 라벨링, 3D 박스, 의미론적 분할과 같은 기술을 사용하여 수행된다. 더 고급된 주석의 형태는 3D 점군을 색상 코드로 표시하여 자동차가 객체의 거리를 이해하도록 하는 것이다.
LiDAR의 작동 방식은 주변의 모든 객체에 빛 신호를 보내고, 빛이 돌아오는 시간에 따라 객체가 얼마나 멀리 있는지 AI에게 이해시킨다. 예를 들어, 3D 점군上的 지면은 항상 파란색이다. 왜냐하면 그것은 가장 낮은 점이고, 빛이 빨리 반사되기 때문이다. 주변 건물 중 하나는 얼마나 멀리 있는지에 따라 빨간색 또는 오렌지색일 수 있다.
LiDAR가 유일한 게임이 아님을 주목할 가치가 있다. 예를 들어, Tesla는 Hydrant라고 하는 8개의 카메라가 완전한 도로 이미지를 생성하는 것을 사용한다. 다른 회사들, 예를 들어 Waymo와 Voyage, LiDAR를 사용한다. Tesla가 LiDAR를 피하는 가능한 이유 중 하나는 그것이 매우 크고 자동차의 외관을 망치기 때문이다. 전반적으로, Teslas는 매우 비싸고, 운전자는 자동차의 지붕에 큰 박스가 앉아 있는 것을 원하지 않을 것이다. Waymo와 같은 로보택시를 개발하는 회사들은 LiDAR를 사용할 수 있을 것이다.
품질 훈련 데이터가 왜 så 중요합니까?
품질 훈련 데이터를 갖는 것은 자율 주행 자동차를 생성하기 위해 가장 중요한 것 중 하나이다. 그러나 단순히 이러한 데이터를 얻는 것만으로는 충분하지 않다. 훈련 데이터 세트는 AI 시스템이 그것들로부터 학습할 수 있도록 데이터 주석을 통해 준비되어야 한다. 이것은 매우 시간이 걸리고 단조로운 과정일 수 있지만, 전체 프로젝트의 성공은 그것에 달려 있다. 결국, 자율 주행 자동차는 미래이고, 자동차 사고 및 사상자, 환경 문제, 그리고 도로의 정체와 같은 문제를 줄이거나 제거하는 데 도움이 될 수 있다.
