1. 개념

    <aside> 💡 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 상황을 판단하여, 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차

    </aside>

  2. 필수요소

    1. 센서

      • 눈의 역할 수행하며 주변 상황 정보 수집 역할
      • 초음파, 레이더, 라이다, 카메라
      • 초음파센서: 쏘아진 음파가 물체에 반사되어 돌아오고, 이때 걸린 시간으로 물체와 거리 측정
      • 레이더센서: 초음파와 원리는 비슷하지만 초음파 대신 ‘라이브웨이브’발사, 파장이 길어 원거리 감지에 용이
      • 라이다센서: 빛을 이용, 직진성 강한 고출력 레이저를 360도 발사하여 주변 범위 3D 구현, 레이더보다 더 정확한 정보를 수집
      • 카메라센서: 물체 형태가 어떻고 무슨 색인지 파악함, 신호등 색깔을 볼 수 없는 다른 센서들 보완

    2. 소프트웨어

      • 딥러닝을 통해 센서가 수집한 정보 처리하는 두뇌 역할
      • 수집된 정보를 분석하고 학습하여 정확하고 안전하게 운전하게 해줌
      • 딥러닝 SW가 개발된게 끝이 아니라, SW를 탑재한 초소형 컴퓨터와 이를 서비스할 수 있는 차량이 필요함

    3. 도로인프라

      • 정보수집을 보조하는 네비게이션 역할 수행
      • 폭설에 가려진 차설, 악천후, 센서 오작동 등 센서만으로 정확한 정보를 얻는 것을 불가능하기에 도로 인프라를 이용함
      • 정밀도로지도: 자동차의 센서를 보완하는데 꼭 필요한 중요 인프라로 차선 개수, 신호등 위치 등 도로 전반에 필요한 정보 제공
      • C-ITS(양방향 지능형 교통정보 공유 시스템): 차량과 실시간 쌍방향통신으로 교통정보 공유, 도로에서 더 신속하고 능동적인 대응 가능

  3. 단계

  4. 장점 및 기대효과

https://www.youtube.com/watch?v=HI_T3oeQ8xA [참고]

[장점]

[기대효과]

  1. 단점 및 극복방안
  1. 최근 동향