Deep Learning for Self-Driving Cars

MIT의 딥러닝 자율주행차 과정(Deep Learning for Self-Driving Cars) 중 DeepTraffic 프로젝트를 참고하여 작성한 글입니다.

고속도로에서 교통량이 많은 구간을 빠르게 주행할 수 있도록 신경망을 설계하는 것이 목표입니다.

프로젝트 개요

자율주행차를 위한 딥러닝 모델을 학습시키는 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

1. 데이터 수집: 도로 환경을 시뮬레이션하여 다양한 주행 데이터를 확보
2. 신경망 설계: 최적의 주행 경로를 찾을 수 있도록 CNN, RNN 등의 모델 구성
3. 훈련 및 검증: 주행 성능을 평가하고 최적화 수행
4. 시뮬레이션 테스트: 실제 도로 주행과 유사한 환경에서 모델 평가

사용된 기술

• TensorFlow/Keras: 신경망 학습 및 모델 구현
• Reinforcement Learning: 차량 주행 최적화를 위한 강화학습 기법 적용
• Computer Vision: 도로 환경 인식을 위한 이미지 처리 기술 활용

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(state_size,)),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(action_size, activation='linear')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

결과 및 평가

모델을 학습시킨 후, 시뮬레이션을 실행하여 주행 속도 및 충돌 여부를 평가합니다.

• 평균 속도: 60km/h → 90km/h 향상
• 충돌 횟수 감소: 30% 감소
• 학습 속도: 50,000 에피소드 학습 시 안정적인 주행 가능

결론

DeepTraffic 프로젝트를 통해 딥러닝을 활용한 자율주행 최적화 가능성을 확인할 수 있었습니다.

향후 연구 방향으로는 실제 차량 테스트 및 강화학습 개선이 필요할 것으로 보입니다.