자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행
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AI 핵심 요약
연구용 자율주행을 실제 서비스로 연결하려면 차량의 인지·판단뿐 아니라 데이터 학습과 운영 관제까지 함께 갖춰야 한다는 문제에서 출발했습니다. 카메라와 라이다를 BEV 기반으로 융합하는 퍼셉션 모델과 맵·경로·주변 상황을 처리해 주행 경로와 행동을 출력하는 AI 플래너를 개발하고, 데이터 수집부터 오토라벨링·검증·최적화·배포까지 이어지는 AI 프레임워크를 구축했습니다. 관제 시스템은 차량 상태와 자율주행 가능 영역을 고려해 배차하고, 해결하기 어려운 상황에는 원격 가이드를 제공하며 이슈 데이터를 학습 파이프라인으로 되돌립니다. 서울시 자율주행 서비스 운영 경험을 바탕으로, 차량·AI 프레임워크·관제를 결합한 플랫폼을 발전시키고 파트너사가 AI 개발에 집중할 수 있는 생태계를 지향합니다.
- 카메라와 라이다를 BEV 공간에 투영해 융합하면 서로 다른 센서의 정보를 공통 좌표계에서 활용할 수 있습니다.
- 플래너는 맵·경로·주변 에이전트·행동 선택 정보를 함께 인코딩하고, 경로와 상위 행동을 동시에 출력하도록 설계했습니다.
- 오토라벨링은 초기 의사 라벨을 만든 뒤 시간적 일관성, 객체의 정적·동적 구분, 보행자 궤적 추적으로 정제하는 과정이 중요합니다.
- 실차 배포 전 과거 주행 데이터와 시뮬레이션으로 검증하고, 차량의 제한된 연산 자원에 맞춰 모델을 최적화해야 합니다.
- 원격 가이드는 차량을 직접 조종하는 방식이 아니라 안전한 주행 방향을 제시하며, 발생한 이슈 데이터는 다음 모델 학습에 활용합니다.
소개
if(kakao)25 자율주행 AI 기술 개발 전반을 소개합니다. 자율주행 서비스를 위해 데이터 수집부터 전체 학습, 배포, 관제에 이르기까지, AI 모델들을 실제 서비스에 적용하기 위한 기술적 시도와 경험을 공유해 드릴 예정입니다. #TECH #AI 카카오모빌리티에서 자율주행을 개발하고 있는 박창수(teddy.p)입니다. 발표자료 보기 📍https://if.kakao.com/2025/session?sessionId=43 📍if.kakao.com if(kakao)25 홈페이지 : https://if.kakao.com/2025 #카카오 #kakao #이프카카오25
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