SLAM 기반 자율주행의 핵심 기술과 현황 분석

1. 요약

• 현재 시각인 2025년 5월 2일 기준으로, SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 기반 자율주행 기술은 최근 몇 년 간 빠른 발전을 이루어왔습니다. 이러한 기술은 자율주행 차량이 자신의 위치를 실시간으로 추정하고 주변 환경의 지도를 작성하는 데 필수적입니다. SLAM 알고리즘의 기초 원리는 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 위치와 지도를 동시에 구축하는 데 있습니다. 주요 센서로는 라이다(LiDAR), 카메라, 레이더가 있으며, 이들 센서를 통해 수집된 데이터는 알고리즘에 의해 통합되어 정밀한 위치 추정과 맵핑 작업이 수행됩니다. 즉, SLAM 기술은 자율주행 차량이 위협 요소를 인지하고 복잡한 도로 환경에서 안전하게 작동할 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다.

• SLAM 기술의 발전은 다양한 알고리즘과 기법의 도입을 통해 이루어졌습니다. 확률적 SLAM 알고리즘은 센서의 불확실성을 인식하고, 이를 바탕으로 보다 신뢰할 수 있는 위치 정보와 지도 정보를 제공합니다. EKF-SLAM, FastSLAM, ORB-SLAM 등 여러 알고리즘은 다양한 상황에서의 유연한 적용이 가능하여, 자율주행차의 완전한 상용화를 위한 발판이 되고 있습니다.

• 지역동적지도(Local Dynamic Map, LDM)는 자율주행차가 주변 정보를 실시간으로 수집하고 저장할 수 있도록 고안된 데이터 플랫폼입니다. LDM은 정적, 반정적 및 동적 정보를 결합하여 차량 주행에 필요한 상황 판단을 지원합니다. 이러한 맵핑 플랫폼은 자율주행차의 안전성과 효율성을 충분히 극대화할 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 다양한 실증 연구를 통해 그 효과가 입증되었습니다. 이러한 연구에서는 LDM의 제공 정보가 차량의 사고 예방과 주행 효율성 향상에 기여함을 확인했습니다.

• AI 추론 모델의 발전으로 로봇 공학과 자율주행 기술의 결합이 더욱 심화되고 있습니다. AI는 다양한 주행 상황을 분석하고 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 부여받아, 자율주행차의 운영 안정성을 높이는데 이바지하고 있습니다. 또한 엣지 컴퓨팅 기술은 실시간 데이터 처리를 통해 자율주행차의 반응 속도를 크게 향상시키며, 최종적으로 차량의 사용자 경험을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

• 현재 자동차 산업에서는 SLAM과 AI 기술을 통합하여 안전성과 효율성을 더욱 향상시키고자 하는 노력이 진행되고 있습니다. 자율주행차의 상용화를 위한 기술적 과제를 해결하기 위해서는 기술 개발뿐만 아니라, 안전성과 규제 이슈에 대한 지속적인 검토와 인프라 개선도 필수입니다. 이러한 노력들은 자율주행차가 도심 환경에서도 안정적으로 운행할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대됩니다.

2. SLAM 기술 개요 및 발전 동향

• 2-1. SLAM의 정의와 기본 원리

• SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇이나 자율주행차량이 주행 중 자기 위치를 추정하고 환경의 지도를 동시에 작성하는 기술입니다. 이 기술은 특히 GPS 신호가 유효하지 않은 환경에서 자율적으로 작동하는 데 필수적입니다. SLAM의 기본 원리는 실시간으로 수집된 센서 데이터를 바탕으로 포지셔닝과 매핑 작업을 수행하는 것입니다. 일반적으로는 라이다(LiDAR), 카메라 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 등의 센서를 통해 주변 환경을 인지하고, 이를 통해 구축된 정보가 알고리즘에 의해 처리되어 현재의 위치를 추정하는 방식으로 작동합니다.

• SLAM 기술은 크게 두 가지 문제, 즉 로봇의 현재 위치를 찾는 문제와 그 위치에서의 환경의 지도를 작성하는 문제를 동시에 해결합니다. 이러한 이중 문제 해결 방식 덕분에 SLAM 기술은 실내외 어디에서든 안전하게 작동할 수 있습니다. 또한, SLAM의 구현에는 다양한 알고리즘과 방법론이 있으며, 이는 환경의 특성이나 요구 사항에 따라 다르게 설계됩니다.

• 2-2. 주요 SLAM 알고리즘 유형

• SLAM 알고리즘은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다: 확정적 SLAM(Deterministic SLAM)과 확률적 SLAM(Probabilistic SLAM)입니다. 확정적 SLAM은 주어진 초기 조건에서 같은 결과를 생성하도록 설계된 반면, 확률적 SLAM은 센서의 불확실성을 고려하여 위치와 지도의 추정치를 제공하는 방식입니다. 이 중에서 확률적 SLAM은 환경의 변동성에 더 잘 적응하여 실제 자율주행 환경에서의 우수한 성능을 나타냅니다.

• 대표적인 SLAM 알고리즘으로는 EKF-SLAM(Extended Kalman Filter SLAM), FastSLAM, ORB-SLAM 등이 있으며, 각 알고리즘은 특정한 기억력과 환경의 복잡도에 맞춰 최적화 되어 있습니다. 예를 들어, EKF-SLAM은 비선형 시스템의 상태 예측과 업데이트에 EF-Kalman 필터를 사용하며, FastSLAM은 입자 필터 기반으로 다수의 입자를 통해 환경을 탐색합니다. ORB-SLAM은 시각 기반 SLAM에서 최적의 성능을 제공하는데, 이는 로봇의 머리 방향에 따라 고유한 특징점을 추출하여 모바일 환경에서도 높은 정확도를 유지합니다.

• 2-3. SLAM 기술의 진화 과정과 상용화 단계

• SLAM 기술은 1990년대 중반부터 본격적으로 연구되기 시작했으며, 초기에는 주로 연구 목적으로 개발되었습니다. 하지만 이제는 자율주행차, 드론 및 로봇 공학 등 다양한 분야에서 상용화되고 있습니다. 2010년대 중반부터는 고성능의 센서와 인공지능 기술의 발전으로 인해 SLAM 기술이 급속히 진화하고 있습니다. 특히 자율주행차량에서 SLAM을 활용하여 실시간으로 상황을 인식하고 임무를 수행하는 것이 가능해졌습니다.

• 이러한 SLAM 기술은 최근에는 지능형 운전 보조 시스템(ADAS)이나 완전 자율주행차 기술의 근본적인 요소로 자리 잡았습니다. 기술 개발에 힘입어 경쟁이 심화되면서 많은 기업들이 SLAM을 지원하는 고성능 센서 및 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 또한, SLAM 기반으로 운영되는 자율주행택시는 이제 대도시에서 임시 서비스를 제공하고 있으며, 시장의 요구에 더 맞는 정밀한 솔루션을 제공하기 위한 지속적인 연구가 이루어지고 있습니다.

3. 센서 기술과 센서 퓨전

• 3-1. 스마트카용 비전 카메라 역할

• 스마트카의 비전 카메라는 차량의 시각적 인식을 담당하는 필수적인 요소로, 다양한 상황에서 정보를 수집하고 분석하여 자율주행을 지원합니다. 비전 카메라는 일반적으로 RGB 영상을 수집하여 도로의 차선, 신호등, 교통 표지판, 보행자 등을 인지하는 데 사용됩니다. 이러한 카메라는 고급 AI 알고리즘과 결합되어 객체 인식 및 심상 분석을 개선하며, 특히 날씨나 조명 변화에 강한 성능을 발휘할 수 있도록 설계됩니다. 주행 시 발생할 수 있는 각종 상황에 대응하는 데 있어 카메라의 역할은 필수적입니다.

• 3-2. 라이다(LiDAR) 기술 원리 및 응용

• 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 레이저를 사용하여 주변 환경의 3D 구조를 정밀하게 인식하는 기술입니다. 보통 360도 회전을 통해 주변의 거리와 형상을 측정하며, 실시간으로 포인트 클라우드 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 자율주행차에서 장애물 식별 및 고해상도 지도 생성을 가능하게 합니다. 특히, 자율주행 레벨 4 이상의 차량에서 필수적인 센서로 자리 잡고 있으며, 복잡한 도시 환경에서의 탐지 성능이 뛰어나고, 야간이나 기타 저조도 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 장점이 있습니다.

• 3-3. 레이더(Radar) 기술 특성

• 레이더(Radar, Radio Detection and Ranging)는 전파를 활용하여 물체의 거리, 방향, 속도를 감지하는 기술입니다. 레이더는 날씨의 영향을 많이 받지 않으며, 특히 비나 안개와 같은 악화 상황에서도 안정적으로 작동할 수 있습니다. 자율주행차에서는 보통 전방 감지 및 주행 보조 시스템에서 중요한 역할을 하며, 실시간으로 차량 주위의 상황을 모니터링합니다. 레이더의 주요 장점은 넓은 탐지 범위와 함께 물체의 상대 속도를 감지할 수 있는 기능으로, 이는 안전한 주행을 위한 필수적 요소입니다.

• 3-4. 다중 센서 퓨전(Fusion) 기법

• 다중 센서 퓨전 기법은 다양한 센서를 결합하여 보다 정밀하고 신뢰성 높은 정보를 제공하는 기술입니다. 각 센서는 고유의 강점과 약점이 있기 때문에, 예를 들어, 라이다는 거리 감지에 뛰어난 성능을 보이지만 악천후에서는 성능이 저하되는 반면, 레이더는 날씨 변화에도 강력한 성능을 발휘합니다. 이러한 특성을 보완하기 위해 센서 융합이 필요하며, AI 알고리즘은 각 센서로부터 얻은 데이터의 동시 분석을 통해 보다 정확하고 종합적인 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다. 결국, 센서 퓨전은 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중추적인 역할을 합니다.

4. 지역동적지도(Local Dynamic Map) 플랫폼

• 4-1. LDM의 개념 및 필요성

• 지역동적지도(Local Dynamic Map, LDM)는 자율주행차량이 도로 위에서 실시간으로 주변 정보를 수집하고 관리하기 위해 개발된 데이터 플랫폼입니다. LDM은 정적인 전자 지도와 함께 동적인 정보를 결합하여, 차량의 위치, 도로 상황, 교통 흐름 등을 보다 실시간적으로 반영할 수 있도록 돕습니다. 이러한 필요성이 대두되는 이유는 자율주행차량이 도심과 같이 복잡한 도시 환경에서 안전하고 효율적으로 주행하기 위해서는 차량 주변의 정보에 대한 정확한 판단이 필수적이기 때문입니다. LDM은 자율주행차와 인프라 간의 원할한 정보 교환을 통해 이러한 복잡한 환경에서도 신속하고 안전한 주행을 가능하게 하는 기반 기술이 됩니다.

• 4-2. 도시 도로 환경용 LDM 구성 요소

• 도시 도로에서 효과적으로 작동하는 LDM은 여러 구성 요소로 이루어집니다. 첫 번째로, 정적 정보로는 도로의 형태, 신호등의 위치, 도로 표지판 및 기타 고정된 구조물이 포함됩니다. 두 번째로, 반정적인 정보에는 도로 공사 구간이나 기상 변화에 대한 정보가 포함됩니다. 마지막으로 동적인 정보는 차량의 위치, 속도 및 주행 경로, 그리고 주변 차량의 위치 및 상태에 대한 실시간 데이터입니다. 이러한 정보들은 서로 긴밀히 연결되어, 자율주행차량이 지속적으로 변화하는 환경에 적응하고, 예측 가능한 주행결정을 내릴 수 있도록 만듭니다.

• 4-3. 성능 평가 및 실증 결과

• LDM의 성능 평가는 자율주행차의 안전성과 효율성을 극대화하기 위해 매우 중요합니다. 최근 연구에서는 LDM을 활용한 도심 도로 주행의 실증 결과가 진행되었습니다. 이 연구에서는 LDM이 제공하는 정적 및 동적 정보를 바탕으로 자율주행차가 도심에서 마주할 수 있는 다양한 상황을 검증하는 데 집중했습니다. 평가 결과, LDM을 통해 실시간으로 제공되는 도로 상황 정보가 차량의 사고를 예방하고, 운전 효율성을 높이는 데 큰 기여를 한 것으로 분석되었습니다. 특히, 다양한 도로 환경에서 LDM을 통해 수집된 데이터가 자율주행의 정확성과 안전성을 높은 수준으로 끌어올렸으며, 이는 LDM의 상용화를 위해 반드시 해결해야 할 중요한 사항으로 여겨지고 있습니다.

5. AI 추론 모델과 로보틱스 통합

• 5-1. 물리적 세계 통합을 위한 AI 추론

• AI 추론 모델은 로봇이 물리적 작업을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다. 최근 인공지능의 발전은 과거의 디지털 환경 한정에서 벗어나 실제 물리적 세계와의 통합을 목표로 하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 공간 추론, 객체 조작 및 의사 결정 능력이 필수적이며, 이는 복잡한 물리적 환경 속에서 로봇이 정확하게 작동할 수 있도록 만듭니다. 예를 들어, 공간 내에서의 물체 인식과 동작 계획이 함께 이루어져야 하며, 이는 로봇이 다양한 작업을 효율적으로 실행할 수 있게 해줍니다.

• 5-2. 제미니 로보틱스 사례

• 2025년 현재, 제미니 로보틱스는 AI 추론과 로보틱스의 통합을 보여주는 중요한 사례입니다. 제미니 로보틱스는 고급 AI 모델인 제미니 2.0을 기반으로 하여 물리적 세계와의 상호작용을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다. 이 모델은 시각-언어-행동(VLA) 방식으로, 로봇이 시각적 입력을 이해하고 자연어로 명령을 처리하며 실질적인 물리적 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 통합 덕분에, 로봇은 복잡한 조작을 통해 사용자의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 제미니 로보틱스는 또한 예측할 수 없는 환경에서도 유연하게 적응할 수 있는 능력을 지니고 있어, 다양한 서비스 및 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

• 5-3. 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 제어

• 엣지 컴퓨팅은 AI 추론 모델과 로봇 공학의 통합에 있어 중추적인 역할을 하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 데이터 처리와 분석이 실시간으로 이루어지며, 이는 로봇이 주변 환경에 즉각적으로 반응하도록 합니다. 전통적인 클라우드 기반 시스템과 비교할 때, 엣지 컴퓨팅은 대기 시간을 감소시키고, 연산 부담을 분산시켜 더욱 신속한 의사 결정을 가능하게 합니다. 현재 제미니 로보틱스와 같은 모델은 이러한 엣지 컴퓨팅을 활용하여 복잡한 환경에서도 실시간으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 효과적인 사용자 경험을 개선하고, 로봇의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

6. 자동차 산업 적용 현황 및 미래 전망

• 6-1. 자동차 AI·ML 응용 사례

• 2025년 현재, 자동차 산업에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 응용 사례는 광범위하게 퍼졌습니다. 현대적인 자율주행차는 AI를 통해 주변 환경을 인식하고, 주행 중 실시간 결정을 내리며 사용자 경험을 개인화하고 있습니다. 이러한 AI 솔루션은 테슬라, 웨이모, 크루즈와 같은 업계 리더들이 선도하는 분야로, 차량의 안전성과 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 차선 변경, 장애물 회피, 그리고 내비게이션 경로 최적화는 모두 AI 기반 기술로 가능하게 됩니다.

• 더불어 AI는 예측 유지보수에 활용되어 차량 부품의 고장을 사전에 감지할 수 있도록 돕고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 차량 운영 데이터를 분석하여 고장의 가능성을 예측하고, 이를 통해 지속적인 유지 보수를 가능하게 하며 소유자에게 예기치 못한 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

• 6-2. 상용차량 내 SLAM 통합 동향

• 상용차량에서 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 기술의 통합이 가속화되고 있습니다. SLAM 기술은 자율주행차 전체를 정밀하게 제어하고, 주행 경로를 실시간으로 추적하는 데 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 예를 들어, 물류 및 배송 분야에서 자율주행 소형 트럭의 일상적 운행에 SLAM 기술을 활용하여, 상품의 위치 추적과 도로 환경 인식을 더욱 정확하게 수행할 수 있습니다.

• 이러한 통합 추세는 물류 효율성과 안전성을 크게 향상시키며, 경로 최적화를 통한 연료비 절감 및 운영비용 절감에도 기여하고 있습니다. SLAM 기술은 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해, 상용차량의 독립적이고 안전한 운행을 가능케 하여, 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소가 되고 있습니다.

• 6-3. 안전성·규제 이슈 및 인프라 과제

• 자율주행 차량의 상용화에 따른 안전성 및 규제 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있습니다. 각국의 정부는 자율주행차의 안전성을 검토하고, 적절한 규제를 마련해야 합니다. 현재 자율주행 기술을 적용한 운전 중 사고 발생 시 법적 책임 소재는 여전히 불분명합니다. 이러한 규정의 모호성은 자율주행차의 상용화에 걸림돌이 되고 있습니다.

• 또한, 자율주행차의 안전성 확보를 위해 인프라 개선이 필수적입니다. 도로 표지, 신호등, V2X(차량-사물 간 통신) 시스템 등과 같은 기존 인프라의 현대화가 요구되며, 이는 팽창하는 스마트 시티 구축과 연계되어야 합니다. 따라서 기업과 정부 간의 긴밀한 협력이 필요합니다.

• 6-4. 향후 연구·개발 및 시장 전망

• 향후 자동차 산업의 AI와 ML 기술 발전 방향은 더욱 스마트한 자율주행차, 개인화된 사용자 경험 그리고 커넥티드카 기술의 고도화로 나아갈 것입니다. 전문가들은 2026년 이후 60% 이상의 신차에 AI 기반 시스템이 탑재될 것이라고 예상하고 있습니다. 이는 자율주행차, 예측 유지보수, 스마트시티 연계 시스템 등에서 AI가 핵심적인 역할을 할 것임을 시사합니다.

• 또한, 엣지 컴퓨팅을 활용하여 차량 내부에서 신속하게 데이터를 처리할 수 있어, 안전성 및 실시간 의사결정 능력이 획기적으로 향상될 것입니다. 이러한 기술 진보는 자동차 사용자에게 보다 지능적이고 개인화된 운전 경험을 제공할 것으로 기대됩니다. 따라서 자동차 제조업체들은 AI와 ML 관련 연구개발에 대한 투자를 지속적으로 증가시켜야 하며, 새로운 시장 기회를 선도하는 것이 중요합니다.

결론

• 현재 SLAM 기반 자율주행 기술은 센서 기술과 AI 추론 모델, LDM 등의 통합을 통해 기존보다 한층 발전된 자율주행 성능을 보이고 있습니다. 현재 SLAM 알고리즘은 높은 정확도의 위치추정과 실시간 성능 향상을 이루었으나, 여전히 센서 노이즈, 환경 변화에 대한 적응력, 대규모 지도 관리 등의 실무적인 과제가 남아 있습니다. 향후에는 엣지 컴퓨팅의 강화, 비전 및 라이다를 융합한 하이브리드 SLAM 기술, 클라우드 기반의 지도 서비스 등이 자율주행 기술의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.

• 또한, 자율주행차의 안전성을 위해 정부, 기업, 학계 간의 협력이 필요합니다. 이를 통해 안전성 검증과 표준화 작업이 이뤄져야 하며, 스마트 시티 인프라와의 연결성을 통해 자율주행 시스템의 전반적인 성능을 높이는 것이 중요합니다. 이러한 혁신적인 방향성은 자율주행 기술의 실용적 구현을 가속화할 뿐만 아니라, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데에도 크게 기여할 것입니다.

• 마지막으로, 향후 자동차 산업은 지속적인 AI 및 ML 기술의 발전을 통해 더욱 스마트하고 개인화된 자율주행 경험을 제공할 것입니다. 전문가들은 2026년부터 60% 이상의 신차에 AI 기반 시스템이 채택될 것으로 예상하며, 이는 새로운 시장 기회를 촉진하게 될 것입니다. 따라서 자동차 제조업체들은 이러한 흐름에 맞춰 연구개발 투자와 기술 혁신의 필요성에 주목하여야 할 것입니다.

용어집

• SLAM: SLAM은 'Simultaneous Localization and Mapping'의 약자로, 자율주행차나 로봇이 주행 중 자신의 위치를 추정하고 주변 환경의 지도를 동시에 구축하는 기술입니다. 보통 GPS 신호가 불안정한 환경에서 유용하며, 라이다, 카메라 등의 센서 데이터에 기반하여 실시간으로 작동합니다.

• LDM: LDM은 'Local Dynamic Map'의 약자로, 자율주행차가 주행 중 주변 정보를 실시간으로 수집하고 관리하는 데이터 플랫폼입니다. LDM은 정적 정보와 동적 정보를 결합하여, 차량의 위치와 도로 상황을 보다 실시간으로 반영하고, 복잡한 도시 환경에서 안전한 자율주행을 지원합니다.

• 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리와 분석을 데이터를 생성하는 장치나 가까운 위치에서 수행하는 기술입니다. 이는 대기 시간을 감소시키고 실시간으로 빠르게 의사 결정을 가능하게 하여, 자율주행차와 같은 복잡한 시스템에서 사용자 경험을 개선하는 데 기여합니다.

• AI 추론: AI 추론은 인공지능 기반의 모델이 주어진 데이터로부터 의미 있는 결론이나 예측을 도출하는 과정을 의미합니다. 자율주행차에서는 물리적 작업을 수행하기 위한 중요한 요소로, 로봇이 실시간으로 환경을 인식하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• 센서퓨전: 센서퓨전은 여러 종류의 센서에서 얻은 정보를 결합하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 데이터를 생성하는 기술입니다. 이 기법은 자율주행차에서 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서의 데이터 특성을 보완하여, 더 나은 환경 인식을 가능하게 합니다.

• 라이다: 라이다는 'Light Detection and Ranging'의 약자로, 레이저 빛을 사용하여 주변의 3D 구조를 정밀하게 인식하는 기술입니다. 자율주행차에서 장애물 식별 및 고해상도 지도 생성을 가능하게 하며, 특히 복잡한 도시 환경에서의 탐지 성능이 뛰어난 센서입니다.

• 레이더: 레이더는 'Radio Detection and Ranging'의 약자로, 전파를 사용하여 물체의 거리 및 속도를 감지하는 기술입니다. 레이더는 기상 변화의 영향을 덜 받고, 자율주행차의 주행 보조 시스템에서 중요한 역할을 하며, 넓은 탐지 범위를 제공합니다.

• 확률적 SLAM: 확률적 SLAM은 센서의 불확실성을 고려하여 위치와 지도를 추정하는 SLAM 알고리즘의 한 유형입니다. 이는 환경의 변동성에 더 잘 적응할 수 있어 자율주행차의 실제 운영에서 유리한 성능을 제공합니다.

• 자동차 AI·ML: 자동차 산업에서 AI(인공지능)와 ML(머신러닝) 기술은 차량이 주변 환경을 인식하고, 실시간으로 결정을 내리며, 사용자 경험을 향상시키는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 자율주행차, 예측 유지 보수 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다.

• 지능형 운전 보조 시스템(ADAS): ADAS는 운전자의 안전과 편의를 위한 다양한 보조 기능을 제공하는 시스템으로, 자율주행 차량에 필수적인 요소입니다. 여기에는 차선 유지, 자동 비상 제동, 거리 유지 기능 등이 포함됩니다.

• 안전성 검증: 안전성 검증은 자율주행 시스템의 안전성을 확인하기 위한 과정으로, 다양한 테스트 및 평가를 통해 사고를 예방하고 전반적인 시스템의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

출처 문서

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• 스마트카 센서 기술 총정리: 자율주행의 눈과 귀가 되는 센서의 모든 것https://do0ri.com/entry/%EC%8A%A4%EB%A7%88%ED%8A%B8%EC%B9%B4-%EC%84%BC%EC%84%9C-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%9D%98-%EB%88%88%EA%B3%BC-%EA%B7%80%EA%B0%80-%EB%90%98%EB%8A%94-%EC%84%BC%EC%84%9C%EC%9D%98-%EB%AA%A8%EB%93%A0-%EA%B2%83
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• AI and Autonomous Vehicles: The Road to Self-Driving Cars - Geek Metaverse Newshttps://www.geekmetaverse.com/ai-and-autonomous-vehicles/
• 레이더(Radar) & 라이다(LiDAR)https://itpe.jackerlab.com/entry/%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%8D%94Radar-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%8B%A4LiDAR
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