무인 자동차에 AI가 탑재될 수 있다

야간에 물체를 인식하는 데 어려움을 겪는 자율주행차는 열을 이용한 감지 및 거리 측정 시스템을 통해 향상될 수 있습니다.

제레미 슈(Jeremy Hsu)

2023년 7월 26일

AI는 무인 자동차가 열 방출을 기반으로 물체를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

셔터스톡/이반 스무크

무인 자동차는 어두울 때나 특히 비가 올 때 보행자와 판지로 만든 사람을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI를 사용하여 열 방출 패턴을 기반으로 물체를 식별하는 시스템은 자율주행차가 모든 실외 조건에서 보다 안전하게 작동하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인디애나 주 퍼듀 대학의 Zubin Jacob과 그의 동료들은 AI를 훈련시켜 열 이미지의 각 픽셀에 대한 물체의 온도, 에너지 특성 및 물리적 질감을 결정함으로써 열 보조 감지 및 거리 측정(HADAR) 시스템을 개발했습니다.

AI를 훈련시키기 위해 연구원들은 전자기 스펙트럼에 걸쳐 에너지 방출을 표시할 수 있는 정교한 열화상 카메라와 이미징 센서를 사용하여 밤에 야외에서 데이터를 캡처했습니다. 또한 추가적인 AI 훈련을 허용하기 위해 야외 환경에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 만들었습니다.

HADAR는 전통적인 야간 투시 기술에만 의존하는 것보다 10배 더 정확하게 물체를 감지하고 해당 물체로부터의 거리를 추정하는 방법을 배웠다고 Jacob은 말합니다. 야간 성능은 기존 물체 감지 시스템의 주간 성능과 동일합니다.

HADAR에 대한 개념 증명 시연은 자율주행차에서 실행 가능해지려면 아직 수년이 걸립니다. 부피가 크고 값비싼 카메라와 이미징 장비는 여전히 더 작은 형태와 훨씬 낮은 비용으로 제조되어야 합니다. HADAR 시연에서는 10,000달러짜리 열화상 카메라와 100만 달러가 넘는 군용 초분광 이미저를 모두 테스트했습니다.

또 다른 과제는 데이터를 수집하고 처리하는 과정이 여전히 약 1분 정도 걸린다는 것입니다. 반면에 그 시간은 이상적으로는 밀리초 이내이므로 무인 자동차가 이동 중에 이러한 시스템을 활용할 수 있습니다.

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이러한 시스템의 정확성과 신뢰성은 여전히 다양한 환경에서 입증되어야 한다고 노스캐롤라이나 듀크 대학의 Miroslav Pajic은 말합니다. 그러나 그는 HADAR 개념이 자율주행차의 기존 카메라와 센서를 보완할 수 있는 잠재적으로 유망한 새로운 기능이라고 설명했습니다.

"특히 어두울 때 카메라가 제대로 작동하지 않는 상황에서 환경에 대해 추론하는 새로운 방법을 갖는 것은 확실히 장점입니다."라고 Pajic은 말합니다.

이 기술은 야간에 야생동물을 모니터링하거나 미래의 생물의학 응용 분야에서 즉각적으로 유용하다는 것이 입증될 수 있습니다. Jacob은 “향후 5~7년 안에 열 분야에서 많은 획기적인 발전을 보게 될 것이라고 믿습니다.”라고 말합니다.

저널 참고자료:

자연 DOI: 10.1038/s41586-023-06174-6

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