자율주행 의사결정 시스템에 관한 기사

자율주행은 인지, 의사결정, 제어가 통합되어 차량의 조화로운 계획과 교통환경을 충분히 고려하는 시스템이며, 미래 지능형 교통시스템의 중요한 부분이기도 합니다. 사람이 걸을 때 도로 상황을 알고, 방향을 이해하고, 시간에 맞춰 장애물을 피하고, 목적지에 도달해야 하는 것처럼, 자율주행차에도 인지와 의사결정, 제어가 매우 중요하다.

인식은 인간의 눈과 귀와 같습니다. 밀리미터파 레이더, 라이다, 차량 카메라 등의 하드웨어 장비를 자율주행차에 장착하면 자율주행차가 도로 상황을 선명하게 볼 수 있고, 인지 시스템이 이를 가능하게 합니다. 도로 상황을 명확하게 감지합니다. 하드웨어는 차선, 차량, 보행자 및 기타 교통 참여자를 감지합니다. 해당 기술의 핵심은 감지 하드웨어 감지의 정확성과 여러 감지 하드웨어에 의한 감지 결과의 통합입니다.

의사결정은 도로 상황을 분석하고 다음 행동을 취하는 두뇌와 같습니다. 제어를 통해 자율주행차는 두뇌의 결과에 따라 행동(의사결정)을 할 수 있습니다. ) 분석. 의사결정은 인지된 정보를 기반으로 판단 결정을 내리고, 적절한 작업 모델을 결정하고, 추가 운전 결정을 내릴 때 운전자를 대체할 수 있는 해당 제어 전략을 수립하는 것으로 이해될 수 있습니다.

자동차공학회 분류에 따르면 자율주행은 L0부터 L5까지 6단계로 나뉘며, 자율주행 수준이 계속 향상되면서 L5에 도달한 이후에는 자율주행차의 지능이 더욱 포괄적이 됩니다. 자율주행차는 운전자가 차량을 운전할 필요 없이 독립적으로 운전 작업을 완료할 수 있습니다. 자율주행 수준의 향상은 주로 의사결정 시스템의 기술적 향상을 반영합니다.

제어는 인간의 손과 발과 같아서 자율주행차가 주행 프로세스를 완료할 수 있도록 특정 이동 동작을 제어하고 실행합니다. 제어 시스템은 차량 회전, 가속, 조명 제어와 같은 일련의 동작을 완료할 수 있습니다. 자율주행 구현을 위한 마지막 단계다.

위에서 언급했듯이 의사결정 시스템은 인간의 두뇌와 같아서 자율주행차의 속도, 방향, 조명을 제어할 수 있습니다. 의사결정 시스템이 똑똑할수록 자율주행 수준도 높아집니다. 전통적인 이해에서 의사결정 시스템은 환경 예측, 행동 계획, 경로 계획, 행동 의사결정 등을 포괄합니다.

자율주행차가 독립적으로 운전 과정을 완료하려면 도로 상황을 명확하게 보는 것만으로는 충분하지 않으며 미래의 도로 상황도 예측해야 하므로 의사결정 시스템이 예측을 완료해야 합니다. 환경의. 환경 예측은 교통 환경을 예측하는 것입니다. 환경 예측은 물리적 법칙에 기초한 예측에 국한되지 않고, 객체와 주변 환경은 물론 축적된 과거 데이터 정보를 결합하여 인지된 환경에 대한 보다 "거시적인" 예측을 할 수 있습니다. 인지된 차량 및 보행자의 행동 예측 등 교통 참여자의 모든 측면을 다루는 는 차량 및 보행자의 순간적인 행동, 방향 등을 감지하여 속도, 위치 등의 다음 행동을 결정할 수 있습니다. ., 회피, 감속, 차선 변경 등 일련의 동작을 스스로 제어할 수 있습니다. 또한, 환경예측에는 속도제한표지, 신호등, 갯벌 등 교통환경에 대한 이해와 판단을 포함하는 교통신호 예측도 포함됩니다.

액션 플래닝은 자율주행차 자체에 더 중점을 두고 자율주행을 위한 단기적, 심지어 순간적인 액션을 주로 계획하고 환경 결과에 따라 방향 전환, 회피, 추월 등의 액션을 완성합니다. 예측. 동시에, 제한속도구간의 속도단속, 신호등하 주차/운전, 갯벌차선 선택 등 교통이동계획도 필수적이며, 이 모든 것을 사전에 계획해야 한다. 행동 계획을 통해 자율주행차는 안전하고 효율적으로 교통에 참여하여 자율주행을 현실화할 수 있습니다.

자율주행차는 행동 계획 외에도 출발지부터 목적지까지의 경로 계획 등 주행 경로 계획도 완료해야 하며, 이에 따라 자율주행 방식이 결정됩니다. 필요한 부분인 경로 계획을 통해 자율주행차는 일반 방향으로 통과해야 하는 도로 구간을 파악하고 승객의 요구(쇼핑, 영화 감상 등)에 따라 적시에 경로를 조정할 수 있습니다. 자율주행차는 여행 중에 안전하게 여행할 수 있을 뿐만 아니라 승객의 요구를 크게 충족하고 경로 맞춤화를 실현하며 여행 과정을 더 원활하게 만들 수 있습니다.

자율주행차 자체의 실시간 위치, 속도, 방향 등의 정보와 환경예측을 통해 얻은 교통정보를 참고하여 행동의사결정을 내리게 되어 경로계획이 완성됩니다. 행동 계획 등에서 자율주행차는 가능한 위험과 향후 필요한 조치를 예측할 수 있어 자율주행차가 스스로 행동을 조정할 수 있습니다.

자율주행 의사결정 시스템은 자율주행차의 지능을 직접적으로 반영하며 자율주행차의 '두뇌' 역할을 담당하기 때문에 자율주행차의 안전에 결정적인 역할을 합니다. 자율주행 의사결정 시스템은 자율주행 여부도 결정한다. 자동차는 어떤 등급 기준을 충족할 수 있을까? 현 단계에서 자율주행차의 발전은 모두가 칭찬할 수는 없다. 그 이유는 자율주행차가 인간 운전자만큼 똑똑하지 않고 '유령 탐사선'이나 '재밍' 같은 극한 상황을 처리할 수 없기 때문이다. 교통 상황에서 자체 행동을 적시에 조정한다는 것은 자율 주행 자동차가 현 단계에서 "지능적"이지 않다는 것을 의미합니다.

자율주행의 틀에서는 인지, 의사결정, 제어의 세 가지 프레임워크 중 자율주행차에 탑재되는 라이더, 밀리미터파 레이더, 차량 카메라 등 하드웨어 장비에 따라 인지 수준이 달라집니다. 근시인 사람이 근시 안경을 착용할 수 있는 것처럼, 자율주행차가 부정확하거나 시기적절한 인식을 경험한다면 인식 하드웨어를 더 높은 기술 수준으로 교체함으로써 인식의 정확도를 직접적으로 향상시킬 수 있습니다. 제어는 실행 종료 역할을 합니다. 문제가 있는 경우 자율주행차의 하드웨어를 교체하여 필요한 표준을 충족할 수 있습니다.

자율주행차를 인간이 운전하는 자동차만큼 유연하게 만들기 위해서는 하드웨어 교체와 인식 시스템, 제어 시스템 개선을 통해 의사결정 시스템의 기술적 개선이 이루어지지 않습니다. 의사결정 시스템에 있어서 학습이 필요합니다. 예상치 못한 다양한 도로 상황에 대처할 수 있어야 하는데 이것이 가장 어려운 일입니다.

의사결정 시스템이 표준을 충족하는지 여부는 명확한 서면 규정과 기술 표준을 갖춘 인식 시스템 및 제어 시스템과 같지 않으며 다양한 예상치 못한 도로 상황에 유연하게 대처할 수 있는 의사결정 시스템입니다. 소비자에게 받아들여지기 위해서는 의사결정 시스템도 '인간'처럼 되어야 하고, '인간'의 사고를 바탕으로 다양한 위기 상황에 대처할 수 있어야 하는데, 이것이 가장 어려운 일이다.

의사결정 시스템의 발전은 인공지능, 심층 신경망, 지능형 네트워크 기술의 발전으로 대용량 데이터의 "공급"으로 더욱 지능화될 것입니다. 시스템이 더욱 개선될 예정입니다. 그 중 지능형 네트워크 기술은 자동차와 자동차, 자동차와 사람, 자동차와 교통 사이의 정보와 상호작용할 수 있어 자율주행차가 '생각'할 뿐만 아니라 '소통'도 할 수 있어 자율주행차가 교통 상황을 예측할 수 있게 해준다. 교통 환경의 변화를 미리 파악하고 판단함으로써 더욱 지능적인 운전이 가능해지며, 이는 지능형 네트워크 기술의 발전으로 이어졌습니다.

자율주행 의사결정 시스템은 자율주행차의 두뇌입니다. 의사결정 시스템의 개선은 인간의 성장과 같습니다. 아직은 2세, 3세 정도 걸을 수 있는 아이와 같지만, 걸을 때 넘어지고 부딪히는 현상이 일정 연령(기술이 향상됨)이 되면 의사결정 시스템이 완성될 수 있게 됩니다. 이때 자율주행차는 L5 수준을 달성할 수 있게 되며, 자율주행도 구현될 예정이다.

위 내용은 자율주행 의사결정 시스템에 관한 기사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!