인공지능과 자율 주행 차

자율 주행차의 현재는 어떨까요?

자율 주행차의 현재는 어떨까요? 인공지능은 수백 개의 서로 다른 센서에서 생성 된 실제 단어 데이터에 신속하게 대응 할 수 있지만 거리에 도달 할 때까지는 시간이 많이 걸릴 것입니다. 최근에 자율 주행 차가 뉴스를 장식하고 기술 관련 커뮤니티를 지배하고 있습니다. 이는 공공 출퇴근 및 상품 운송에 대한 우버 이후의 중단으로 간주됩니다. 무인 자동차를 보완하는 데 사용되는 인공지능 시대에 그것들은 분명히 상상에 불과한 것이 아닙니다. 테슬라와 같은 회사는 무인 자동차에 많은 투자를하고 있습니다. 현재 웨이모는 2017년에 멈춘 후 무인 자동차 테스트를 다시 시작했습니다. 테스트는 완전히 무인 솔루션으로 이동하기에 충분한 데이터를 얻을 수 있을 때 까지 차량 내부의 운전자를 대상으로 수행됩니다. 그러나 더 자세히 알아보기 전에 자율이 무엇을 의미하는지에 논의를 해봐야 합니다. 한 업체는 최근에 고객을 위해 운전 자동화 수준이라는 표준을 명확히 하는 것을 목표로 하는 시각적인 차트를 업데이트 했습니다. 이 표준은 자동 차량의 기준 역할을 하므로 다음 항목을 포함합니다. 첫째는 운전자 지원을 위한 자동화로 이 시스템은 운전자를 지원하지만 차량을 제어하지 않는 차량 자동화의 예비 수준 또는 시작점입니다. 두번째로로는 부분 자율 주행입니다. 시 시스템은 부분적으로 제어되지만 운전자는 주로 차량의 작동을 담당합니다. 세번째로는 고도로 자동화 된 운전입니다. 이를 통해 사용자는 시스템이 더 오랜 시간 동안 차량을 제어 할 수 있습니다. 네번째로는 완전 자동 운전 시스템으로 사람의 간섭없이 차량을 운전 할 책임이 있습니다. 그러나 운전자의 존재는 여전히 필요합니다. 다섯번째로 완전 자동화 된 자동차 차량은 운전자의 도움없이 한 지점에서 다른 지점으로 완전히 이동할 수 있습니다. 그런데 자동화 수준에 따라 자율의 정의가 다릅니다. 운전자 지원 및 부분 자동화 자동차를 위한 자동화가 상업적으로 사용되는 동안 나머지 단계는 여전히테스트 조건에 있습니다. 이 글의 목적을 위해 고도로 자동화 된 운전에서 인공지능의 영향과 인공지능을 활용하여 완전 자율 주행을 현실로 구현하는 방법에 대해서 설명하여야 합니다. 자율 주행 차 사용을 보완하는 인공지능의 역할을 알아보면 규제 및 사회적 수용에 따라서 완전 자율 주행 자동차의 영향은 대중 교통 시스템의 혼란에 국한되지 않고 다른 산업을 뒤흔들 가능성도 있습니다. 자율 주행 차에 대해 이야기 할 때 인공지능에 대해 이야기하지 않는 것은 거의 불가능합니다. 인공지능은 차량이 교통 상황을 탐색하고 복잡한 상황을 처리 할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 또한 인공지능 소프트웨어와 카메라와 같은 기타 LoT센서를 결합하면 적절하고 안전한 운전을 보다 쉽게 보장 할 수 있습니다. 인공지능의 잠재력에 대해 논의한 후 인공지능이 자율 주행 차량의 성공을 향한 게임 체인저로 간주되는 상위 4가지 영역에 대해 이야기 해 보겠습니다. 먼저 자율 주행 차 안전을 위한 인공지능입니다. 인공지능이 운전석을 완전히 차지하기 전에 사용자, 규제 기관, 제조업체의 신뢰를 얻기 위해 부조종사로 사용되고 있습니다. 센서 전체의 데이터 피드를 분석함으로써 인공지능은 육체 및 혈액 운전자가 인적 오류를 일으키기 쉬운 상황에서 유용 할 수 있습니다. 인공지능은 차량의 비상 제아, 교차 트래픽 감지, 교통 신호와 동기화, 비상시 중단, 사각 지대에 대한 능동적 모니터링과 같은 영역에서 매우 높은 점수를 받을 수 있습니다. 이러한 기능은 운전 작업에 대한 운전자의 주의를 유지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 차량을 운전하는 데 필요한 처리 능력은 엄청납니다. 외부 환경의 통제 없이는 수많은 변수가 있으므로 인공지능은 많은 학습이 필요합니다. 운전에 인공지능의 적용 가능성을 테스트 하는 많은 회사가 있지만 가장 주목할만한 성과는 테슬라가 수행 한 것입니다. 웨이모의 인공지능 알고리즘에는 센서, GPS, 레이더, 라이더, 카메라 및 클라우드 서비스의 실시간 데이터가 제공됩니다. 이러한 데이터는 차량 작동에 사용되는 제어 신호를 생성하기 위해 처리됩니다. 그리고 개인을 위한 선별된 클라우드 서비스에 주목해야 합니다. 인공지능은 차량의 물리적 상태를 정확하게 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 사용에서 수집 된 데이터는 예측 유지 보수, 처방적 유지관리에 대해 처리 될 수 있습니다. 세번째로는 규제 기관 및 보험회사를 위한 정화한 피드입니다. 자동화 된 자동차의 데이터를 사용하여 교통 위반 및 클레임을 확인할 수 있습니다. 보험 관점에서 인공지능은 운전자 위험 평가, 위험도에 따라 보험 비용 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 차량의 데이터는 사고 발생시 청구를 더 빠르게 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 그 예로 아트 파이낸셜은 인공지능 기반 동영상 앱을 통해 사용자가 스마트 폰 카메라를 사용하여 차량의 손상 영역을 스캔하여 자동 손상에 액세스 할 수 있도록 합니다. 네번째로는 드라이버 및 사용자 행동 모니터링이 가능해집니다. 자율 주행 차에서 인공지능의 적용 가능성은 안전과 같은 더 엄격한 요구 사항에 국한되지 않습니다. 인공지능은 차량 내부의 다양한 제어 및 엔터테인먼트에 사용될 수 있습니다. 인공지능은 여행 중 맞춤형 엔터테인먼트를 제공하는 데 도움이됩니다. 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 기반으로 AI는 사용자 행동을 기반으로 선호도를 예측하고 처방 할 수 있습니다. 여기에는 좌석 위치 조정, 거울 조정, 에어컨 조절, 재생할 노래 등이 포함될 수 있습니다. 인공지능은 사람들이 손쉬운 이동을 경험할 수 있도록 자율 주행을 발전시키고 있습니다. 정부도 경쟁에 뛰어 들면서 투자자들이 인공지능을 기반으로 한 무인 자동차를 상업적으로 사용할 수 있도록 촉구했습니다. 2018년 8월 영국 정부는 자율 주행 차 테스트에 유리한 목적지로 기업을 유치 할 목적으로 인공지능 시뮬레이터 계획을 발표하기도 했습니다. 세상은 변화하고 있으며 인공지능은 매일 더 똑똑해지고 있습니다. 하지만 완전한 자율 주행은 아직 갈 길이 먼것이 현실입니다.