자율주행차에 쓰이는 핵심 AI 기술 총정리
자율주행차가 스스로 길을 찾고, 보행자를 피하고, 신호를 인식할 수 있는 이유는 단순한 센서가 아니라 인공지능(AI)의 판단 능력 덕분입니다.
이 글에서는 자율주행차를 가능하게 만드는 핵심 AI 기술과 센서, 데이터 처리 구조를 일반인도 이해할 수 있도록 체계적으로 정리합니다.
1. 자율주행에서 AI가 하는 역할
자율주행차에서 AI는 사람의 두뇌와 같은 역할을 합니다. 센서가 눈과 귀라면, AI는 그것을 해석하고 판단하는 중추입니다.
AI는 다음과 같은 결정을 수행합니다.
- 앞에 있는 물체가 사람인지 차량인지 구분
- 신호등과 표지판 인식
- 차선 위치 계산
- 위험 상황 예측
- 가장 안전한 주행 경로 선택
2. 카메라 비전 기술
카메라는 자율주행의 가장 기본적인 센서입니다. 차량 주변의 색상, 모양, 글자, 신호를 사람의 눈처럼 인식합니다.
AI는 카메라 영상에서 차량, 보행자, 신호등, 차선 등을 실시간으로 분석합니다. 이 기술을 컴퓨터 비전이라고 부릅니다.
컴퓨터 비전은 딥러닝을 통해 수백만 장의 도로 이미지를 학습하며 정확도를 높입니다.
3. 라이다(LiDAR)와 레이더 센서
라이다는 레이저를 이용해 주변 물체까지의 거리와 형태를 3차원으로 측정합니다.
레이더는 비나 안개 속에서도 물체의 위치와 속도를 감지합니다.
이 두 센서는 카메라가 보기 어려운 상황을 보완해 주며, 자율주행 안전성의 핵심 요소입니다.
4. 딥러닝과 객체 인식
자율주행 AI는 딥러닝 신경망을 사용해 사람과 사물을 구별합니다.
예를 들어 “사람이 갑자기 도로로 뛰어들 가능성”을 패턴 학습을 통해 예측합니다.
이러한 예측 능력 덕분에 자율주행차는 사람보다 빠르게 위험에 반응할 수 있습니다.
5. 고정밀 지도와 위치 인식
자율주행차는 일반 네비게이션보다 훨씬 정밀한 지도 데이터를 사용합니다.
차선 위치, 신호 위치, 도로 기울기까지 센티미터 단위로 저장된 고정밀 지도가 AI의 판단 기준이 됩니다.
GPS와 센서를 결합해 차량의 정확한 위치를 실시간으로 계산합니다.
6. 자율주행 데이터 처리 구조
자율주행차는 초당 수십 기가바이트에 달하는 센서 데이터를 처리합니다.
이를 위해 차량 내부에는 고성능 AI 프로세서가 탑재되어 실시간으로 판단을 내립니다.
이 모든 과정은 0.1초 단위로 반복되며 사람보다 빠른 반응을 가능하게 합니다.
7. 정리: 왜 이 기술들이 함께 필요할까
자율주행은 카메라 하나나 AI 하나로 이루어지지 않습니다.
센서, 딥러닝, 지도, 프로세서가 하나의 시스템으로 결합되어야 비로소 안전한 자율주행이 가능합니다.
다음 글에서는 테슬라·엔비디아·웨이모가 이 기술을 어떻게 다르게 활용하는지 살펴보겠습니다.