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(자율주행 교육) 자율주행을 위한 인지
작성자 관리자 조회수 490
등록일 2022.12.06 추천수

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자율 주행에서 인지의 목표는 차량 주변의 동적인 환경을 측정하고, 측정한 데이터를 기반으로 하여 주변 환경을 신뢰할 수 있도록 자세히 묘사하는 것이다.

지능적인 자율주행을 안전하게 수행하기 위해서는 인지 모듈이 보행자, 자전거 및 다른 차량을 탐지할 수 있어야 하고, 도로 표면, 차선의 경계, 교통 신호를 인식할 수 있어야 하며, 움직이는 객체를 3차원으로 인식할 수 있어야 한다.

차후의 주행에 대한 결정, 계획 및 정확한 인지 결과를 통한 제어를 고려해보면 인지의 중요성은 결코 과소평가될 수 없다.

공용 데이터 세트,문제의 정의 그리고 최신 알고리즘을 통해 인지의 주된 기능에 대해 알아본다.

 

자율주행 차량은 복잡하고 동적인 환경에서 동작한다.

따라서 제때에 주변의 물리적 환경을 정확히 인지하는 것은 매우 중요한 문제다.

차량의 인지 과정에는 카메라나 라이다, 근거리 레이더, 초음파 센서 같은 다양한 종류의 센서로부터 얻은 측정치를 활용할 수 있다.

이러한 센서 중에서 가장 유용한 정보를 제공해주는 것은 카메라와 라이다다.

이미지 센서를 통한 시각적 추론에서 발생하는 문제를 해결하는 것은 컴퓨터 비전의 주된 분야 중 하나이며,

인공지능에서 다루는 분야이기도 하다.

자율주행에 쓰이는 지도의 인지에 있어 필수적인 기능은 컴퓨터 비전에서 발생하는 핵심적인 문제에도 잘 대응한다.

1980년대부터 많은 연구자가 자율주행 차량을 만들고자 시도했는데, 그들이 가장 먼저 맞다뜨린 장애물은 바로 인지였다. 

이 이후의 중요한 발전이 이뤄짐과 동시에 자율 인지의 성능을 평가할 수 있는 공개 데이터가 등장했다.

또한 많은 자율주행 대회가 개최됐다.

하지만 여전히 인지는 가장 중요하고 복잡한 요소 중 하나로 남아있다.

 

* 데이터 세트

많은 분야에서 특정한 문제에 대해 충분한 수의 샘플을 제공하는 데이터 세트는 신속한 항법해 개선에 있어 중요한 촉매 역할을 한다는 사실이 입증됐다.

데이터 세트는 알고리즘을 신속하게 반복할 수 있게 하여 성능의 정량적인 평가, 잠재적인 약점의 발견, 객관적인 비교를 할 수 있게 해준다.

컴퓨터 비전에서는 이미지 분류, 의미 분할, 옵티컬 플로우, 스테레오컴퓨터비전, 영상 추적 같은 기본적인 문제에 대한 데이터 세트가 존재한다. 이러한 데이터 세트는 크라우드 소싱이나 기술적 접근법을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 수집된다.

각 항목의 데이터 세트에는 수 장에서부터 수백만 개의 분류된 데이터가지 다양한 학습용 표본이 있다.

일반적으로 데이터 세트의 크기가 크고 사실적인 이미지가 많으면 많을수록 실제 상화에 대해 알고리즘이 적은 편차와 높은 신뢰도의 성능을 보인다.

 

* 탐지

자율주행 차량은 자동차나 보행자처럼 교차로에 영향을 주는 요인들과 도로를 공유한다.

이 외에도 장애물이나 차선의 분리대 같은 다양한 개체가 도로에 존재한다. 따라서 이러한 개체들을 빠르고 정확하게 탐지하는 것은 안전상의 이유로도 매우 중요하다.

개체의 탐지는 컴퓨터 비전에서 기본적인 문제 중 하나이고, 이를 해결하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되어 왔다.

 

전통적으로 탐지의 파이프라인은 입력 이미지를 전처리하고, 관심 영역을 탐지한 다음, 마지막으로 탐지된 개체를 분류하는 것으로 이뤄져 있다. 위치, 크기, 방향, 겉모습, 종회비 등의 요소는 그 분산이 크다.

따라서 개체의 탐지를 위해서는 우선 각기 다른 개체를 분류할 수 있는 독립적인 특징을 추출할 수 있어야 하고, 다른 한편으로는 탐지 결과를 믿을 수 있도록 고정적인 개체 표현식을 구축할 수 있어야 한다. 자율주행 중 개체 탐지에 있어 중요한 또 다른 측면능 속도인데, 일반적으로 탐지기가 실시간에 가깝게 동작해야 한다.

좋은 개체 탐지기에는 다양한 호나경에 대해 개체의 겉모습과 형상을 모델링할 수 있는 능력이 필요하다. 2005년, 달랄과 트릭스는 HOG와 SVM을 기반으로 하는 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 입려 ㄱ이미지를 전처리하고, 슬라이딩 탐지 윈도에 대한 HOG특징을 계산한 다음, 이들을 선형 SMV분류기에 통과시켜 탐지를 수행한다. 이 알고리즘은 개체의 겉모습을 용도에 맞게 설계한 HOG특징을 통해 획득하고, 비선형성이 강한 개체의 표현은 선형 SVM에 맡긴다.

 

연결된 개체들은 강체가 아닌 형태로 인해 외관이 복자해서 다루기가 어렵다.

이 문제는 펠전세발프 등이 제한한 DPM을 통해 개체를 간단한 부품들로 나누어 쉬운 부품의 조합으로 강체가 아닌 개체들을 표현할 수 있다.

이 방법을 통해 전체 개체의 겉모습을 모델링하기 위한 학습용 예제의 숫자를 줄일 수 있다.

DPM은 다양한 크기에 대한 개체의 가설 및 부품 배치의 제약에 대한 공간 조합 모델을 구축하기 위해 HOG 특징 피라미드를 사용하고, 부품의 위치처럼 드러나지 않은 변수를 처리하기 위해 잠재 SMV을 사용한다.

 

개체 탐지는 라이다 같은 또 다른 센서로도 수행할 수 있다.

카메라를 기바능로 한 알고리즘과 비교하더라도, 라이다를 기반으로 한 알고리즘은 자동차 탐지에 대한 카메라 기반 알고리즘과 비슷한 성능을 보인다.

다만 보행자나 사람이 자전거를 타는 경우에는 그 크기가 작아 탐지가 어렵다.

종합적으로 봣을때 더나은 탐지 성능을 위해 다양한 종류의 센서를 융합해 사용하는 것이 권장된다.

자율주행 차량은 가까운 거리에 보행자가 있는 굩오 상황에서도 항법을 수행할 수 있어야 한다.

안전상의 이유로 보행자의 탐지는 특히 더 중요하다.

또한 사람의 행동은 종종 예측하기가 어려운데, 사람의 겉모습이 매우 다양하고 신체의 일부가 가려질 수 있기 때문이다.

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