자율주행차는 어떻게 학습하고 운전할 수 있는 것일까? (Neuroevolution)

소개

"자율주행차는 어떻게 학습하고 운전할 수 있는 것일까? (Neuroevolution)"에 대한 내용입니다.

목차

1. Genetic Algorithm (유전 알고리즘) - 진화론적 방법
2. Neuroevolution
3. NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies)
4. 실제 자율주행 적용

본문내용

자율주행차가 어떻게 학습하고 운전하는지를 가장 쉽게 이해하기 위해 간단한 게임 환경을 위주로 설명하도록 하겠습니다. 여기서는 게임 소스코드작성이 아닌 방법론 위주로 설명하도록 하겠습니다.
고전적인 소프트웨어 방법론에서는 운전의 상황별 알고리즘을 프로그래밍 해주려 할텐데 현대적 개념의 자율주행은 인공지능을 기반으로 하고 있습니다. 여기서는 일일이 복잡한 상황을 고려해서 sine cosine 함수와 같은 복잡한 공식을 작성하는 것이 아니라 컴퓨터 스스로 학습을 하도록 하는 것이 핵심입니다.
인공신경망 즉, neural network를 형성한 후 수업이 많은 반복 학습과정을 통해서 이런 도로에서는 좌회전 이런 도로에서는 우회전 하도록 유도하는 방법이 있을 수 있습니다. 이 때 사람이 해주어야 할 일은 이러한 인공신경망을 잘 설계해서 넣어주기만 하면 될 것입니다.
하지만, 너무나 복잡한 도로 상황 등을 고려하면 이러한 인공신경망을 선정하는 것 조차도 때로는 쉽지않고 힘든 일 일 수 있습니다. 여기서는 인공신경망 조차도 스스로 알아서 필요한만큼 키우고 줄이고 하면서 최적화시킬 것입니다.

참고자료

· 없음