과제: 자율주행차는 지루한 통근에서 우리를 해방시키는 것 외에도 사람의 실수가 사고로 이어질 가능성을 제거함으로써 잠재적으로 우리의 도로를 훨씬 더 안전하게 만들 수 있다.

하지만 그렇게 되기 전에 컴퓨터 시뮬레이션으로 훈련된 AI는 건설, 보행자, 변덕스러운 인간 운전자, 악천후 및 기타 도로 위험을 포함한 수많은 변수에 적응하면서 실제 차량을 안전하게 작동할 수 있어야 한다.

일반적으로 개발자는 안전 백업 운전자가 운전대를 잡고 공공 도로에서 자율주행차를 테스트하여 이를 수행한다. 그러나 그들은 차량이 완전히 배치될 수 있을 만큼 안전하다는 것을 확신할 수 있기 전에 차량이 소프트웨어를 중단시킬 수 있는 드문 상황인 충분한 "엣지 케이스"에 노출되기 전에 많은 마일을 기록해야 한다.

더 중요한 것은 자율주행차가 온-로드 훈련 중에 실수를 하면 잠재적으로 재산을 파괴하거나 심지어 생명을 앗아갈 수 있다는 것이다.

새로운 기능: 오하이오 주립 대학(OSU)의 연구원들은 이제 자율주행차량(AV)을 위한 가상현실처럼 작동하는 자율주행차량을 훈련하는 새로운 방법을 공개했다.

개발자는 이 기술을 사용하여 AV가 붐비는 교차로에 접근하고 있다고 믿게 만들 수 있다. 여기서 순수한 시뮬레이션과 다른 점은 가상 장애물을 안전하게 던질 수 있는 동안 시스템이 실제 자동차를 작동한다는 것이다.

“[VVE(차량 내 가상 환경)] 방법은 실시간으로 실행될 수 있고 실제 AV 컴퓨팅 시스템에 필요한 원시 센서 데이터를 생성할 수 있는 한 모든 AV 시뮬레이터 및 가상 환경 렌더링 소프트웨어와 함께 작동할 수 있다.”고 그들은 Sensors에 발표된 연구에서 쓴다.

전망: OSU 연구원들은 센서 연구를 위한 VVE 방법의 실행 가능성을 입증하기 위해 실제 자율주행자동차를 사용했다. 그들은 이제 그 뒤에 있는 기술에 대한 특허를 신청했으며, 향후 5년에서 10년 안에 AV 산업의 "주요 요소"가 될 수 있다고 믿는다.

연구 공동 저자인 Bilin Aksun-Guvenc는 "우리 소프트웨어를 사용하면 차량이 실제 도로에서 주행하는 것처럼 생각하고 실제로 넓고 안전한 테스트 영역에서 작동하도록 만들 수 있다."라고 말했다. "이 기능은 시간과 비용을 절약하고 치명적인 교통 사고의 위험이 없다."