자율 주차를 위한 아우디의 딥 러닝 시스템

마치 RC카 처럼 생긴 이 자율 주차 연구용 차량은 아우디의 Q2 딥 러닝 콘셉트카이다. 1:8 스케일로 제작된 모델로 작은 주차 공간과 여기에서의 자율 기동이 가능하도록 만들어졌다. 카메라와 초음파 센서, 루트 데이터가 중앙 컴퓨터를 통해 네비게이션을 제어하는데, 차는 여러 차례 주차를 시도하고, 에러를 수정하는 과정에서 주차 절차를 학습한다. 이러한 타입의 학습은 실제 자율 차량이 복잡한 주행 상황을 안전하고 효율적으로 처리하는데 필수적인 요건이다.

아우디는 자율 주차 시스템을 넣은 Q2를 스페인 바르셀로나에서 열린 신경 정보 처리 시스템 컨퍼런스 및 워크샵(NIPS, Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)에서 공개했다. 차는 아우디가 현재 진행 중인 인공지능과 기계 학습 연구를 시연해 보였다.

아우디의 자회사인 아우디 일렉트로닉스 벤처(Audi Electronics Venture)의 사전 개발 프로젝트인 Q2 딥 러닝 콘셉트는 차량의 앞/뒤 모노 카메라 센서 세트, 10개의 초음파 센서를 이용하여 3x3 미터의 모형 주차 공간에서 모형 차량이 자율 주차를 할 수 있게끔 만든 것이다. 센서는 중앙 컴퓨터 시스템을 통해 데이터를 라우팅한 다음 조향 및 전기 구동 모터를 제어한다.

모형 차량의 주차 능력은 딥 리인포스먼트 러닝, 즉 심층적인 학습으로 가능하다. 다시 말하면, 이 시스템은 시행착오를 거쳐 학습하고 발전해 나간다는 개념이다. 시작하기 위해서 모형 차량은 우선 무작위로 이동 방향을 선택한다. 그 다음 알고리즘이 자율적으로 성공적인 동작을 식별하여 지속적으로 주차 전략을 수정해 나간다. 이런 방식으로 자율 시스템을 통해 보다 어려운 문제를 해결할 수 있게 된다.

차의 주차 능력은 이러한 절차와 오류 수정을 반복하며 향상된다. 아우디는 도시 지역의 복잡한 상황을 분석하고 대응하는 이러한 타입의 인공지능 시스템을 자율 주행 차량의 개발에 필수적인 요건으로 정의하고 있다.

예를 들어, 16세의 운전자는 1년 동안 약 1,000가지의 상황에 직면할 수 있다. 그러나 아우디의 시스템은 수십만, 심지어 수백만의 상황을 저장 및 분석하고 이를 개선할 수 있다. 즉, 사람보다 더 완벽하게 운전을 배울 수 있다는 의미다. 아우디의 다음 단계는 이러한 자율주차 기술을 연구용 실제 차량에 옮기는 것이다. 내년에 데뷔할 차세대 A8은 딥 러닝을 기반으로 한 소프트웨어가 탑재될 것으로 보인다.