차량 자율성과 전기 공학의 미래

놀라운 미래 혁신이 화면을 가로질러 날아가거나 운전하는 공상 과학 영화를 본 적이 있습니까?

당신은 이러한 발명이 당신의 일생에 일어날 것이라고 믿은 적이 있습니까? 자, 미래는 자율주행 자동차의 형태로 여기에 있습니다.

자율 전기 자동차(AEV)로 더 잘 알려진 이 놀라운 현대 기술은 센서, 카메라 및 기타 첨단 기술의 조합을 사용하여 차량 주변 영역을 모니터링하고 전방에 구조물이 있는지 확인합니다.

운전자 과실로 인한 자동차 사고율이 증가함에 따라 자동차 제조업체는 인간 운전자에 의존하지 않는 보다 안전한 차량을 제작하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.

자율주행 전기차란?

자율 전기 자동차는 사람이 운전할 필요가 없는 자동차입니다.

따라서 레이더, 센서, 카메라 및 인공 지능의 조합을 사용하여 목적지 사이의 경로를 탐색합니다.

완전 자율 주행 차량은 사람의 개입 없이 이를 수행해야 하며 이를 측정하기 위해 여러 수준의 자율성이 사용됩니다.

자율성 수준

미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)은 차량이 사람의 도움이 있어야만 운전할 수 있는 레벨 0부터 시작하여 6단계의 자율성을 자세히 설명합니다.

다른 5개 레벨에서는 지원이 필요 없는 완전 자율 차량까지 자율 기능을 자세히 설명하고 탐색합니다.

레벨 1

이 수준에는 운전자가 조향, 가속 및 제동과 같은 차량 기능을 지원하지만 동시에는 지원하지 않는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 포함됩니다.

또한 이 시스템에는 차량 뒤의 모든 물체를 캡처할 수 있는 후방 카메라가 포함됩니다. 또한 운전자가 차선을 이탈할 경우 경고를 설정합니다.

이러한 안전 기능은 상업용 차량의 표준이며 운전자 지원 시스템은 일반적으로 새 차량에서 사용할 수 있습니다.

레벨 2

레벨 2 자율성은 운전자가 운전대를 잡고 있는 동안 동시에 조향, 제동 또는 가속할 수 있는 고급 운전자 지원 시스템과 관련됩니다.

차량은 운전 작업을 대신할 수 있지만 운전자는 언제든지 다시 제어할 수 있습니다.

레벨 3

레벨 3은 특정 상황에서 모든 운전을 수행할 수 있는 운전자 지원 시스템이 아닌 자동 운전 시스템(ADS)을 포함합니다.

레벨 3의 예는 도움 없이 운전자를 위해 주차할 수 있는 차량입니다. 그러나 인간 운전자는 여전히 주의를 기울여야 하고 대부분의 시간에 차를 제어해야 합니다.

레벨 3은 차량이 주변을 감지하고 차량 주변 환경을 학습하기 시작하는 단계입니다.

레벨 4

이 수준은 인간 운전자가 승객에 가깝고 자동 운전 시스템이 모든 작업을 수행하고 환경을 모니터링하는 동안 편안히 앉아 휴식을 취하는 곳입니다.

차량은 이 수준에서 사람이 타는 동안 다른 일을 할 수 있을 만큼 충분히 신뢰할 수 있으며 다른 수준만큼 많은 관심을 기울이지 않습니다.

레벨 5

레벨 5는 자율성의 전형으로, 승객이 편안하게 앉아 차량을 모니터링할 것으로 예상되지 않는 동안 차량은 인간 운전자가 할 수 있는 모든 일을 수행합니다.

이것은 가상 운전사를 제공하기 때문에 자동차 제조업체가 달성하기 위해 노력하는 수준입니다. 따라서 교통 체증에주의를 기울이는 대신 차를 타는 동안 다른 일을 자유롭게 할 수 있습니다.

테스트 단계에 있는 일부 레벨 5 차량은 유망한 결과를 보여주며, 이 기능을 갖춘 차량은 저렴하게 만들어 누구나 사용할 수 있음을 보여줍니다.

자율 주행 자동차는 어떻게 작동합니까?

자율 전기 자동차는 인공 지능을 통해 작동합니다. 인공 지능은 엄청난 양의 데이터를 사용하여 운전자의 도움 없이 차량이 이동할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축합니다.

시스템에는 이미지 인식, 기계 학습 및 신경망이 포함되며 유지 관리 및 실행에 높은 수준의 엔지니어링 전문 지식이 필요합니다.

신경망은 많은 양의 데이터에서 패턴을 식별한 다음 컴퓨터 학습 알고리즘에 제공됩니다.

그런 다음 신경망은 신호등, 연석, 나무, 보행자, 도로 표지판 및 기타 운전 환경의 자연적인 부분을 식별하는 방법을 학습합니다.

따라서 본질적으로 운전 학교에 가고 주의해야 할 사항을 배우는 자동차입니다. 이 시스템은 인공 지능이 차량 주변을 감지할 수 있기 때문에 사고를 줄일 수 있습니다.

또한 자동차는 이러한 물체가 무엇인지 예측하고 이에 따라 몇 초 안에 운전 선택을 할 수 있습니다. 시스템은 작동할수록 더 좋아집니다. 드라이브에 나갈 때마다 더 많은 것을 배우기 때문입니다.

고급 시스템이 작동하는 방식의 예는 Google의 Waymo 프로젝트입니다.

• 승객이 목적지를 설정하면 차량의 소프트웨어가 최적의 경로를 계산합니다.

• 루프의 회전 센서는 차량 주변 최대 60미터 범위를 모니터링하고 차량 주변 환경의 3D 지도를 생성합니다.

• 왼쪽 뒷바퀴에 있는 또 다른 센서는 3D 지도와 관련하여 차량의 위치를 ​​모니터링하기 위해 옆으로 움직이는 모든 움직임을 감지합니다.

• 양쪽 범퍼의 레이더는 장애물과 장애물로부터 차량의 거리를 계산합니다.

• 인공 지능 소프트웨어는 모든 센서에 연결되어 Google의 스트리트 뷰 소프트웨어에서 데이터와 차량의 비디오 카메라에서 데이터를 수집합니다.

• 인공 지능 시스템의 딥 러닝은 조향, 브레이크 및 가속과 같은 동작을 제어하는 ​​인간의 인식 및 의사 결정 능력을 시뮬레이션합니다.

• 차량의 소프트웨어는 Google 지도와 통신하여 다가오는 랜드마크나 사고, 교통 표지판, 신호등과 같은 문제에 대한 사전 알림을 받습니다.

• 운전자가 차량을 제어해야 하는 경우 오버라이드 기능이 시스템에 내장되어 있습니다.

이러한 유형의 시스템은 운전자가 필요할 때만 차량을 제어할 수 있는 진정한 자율주행 차량입니다.

자율주행차의 장점

안전

모든 교통 사고의 94%는 운전자의 실수나 잘못된 운전자 행동으로 인해 발생하는 것으로 추정됩니다.

자율 주행 차량의 출현으로 여행은 도로 규칙을 따르고 집중하는 인간의 능력에 의존하지 않게 될 것입니다.

따라서 교통사고 발생률을 0으로 줄이는 것이 논리적으로 보인다.

독립

자율주행차는 장애로 인해 운전을 할 수 없는 사람들에게 그토록 원하던 독립성을 가져다줄 수 있습니다.

황반변성으로 더 이상 운전을 할 수 없는 노인이나 하반신이 마비되어 심부름을 위해 더 이상 다른 사람에게 의존할 필요가 없는 여성.

자율주행차는 남에게 의존하지 않고 여전히 자립심을 유지하고 품격 있는 삶을 살고 싶은 사람들에게 탁월한 솔루션입니다.

비용 절감

이러한 차량은 사고 발생이 줄어들기 때문에 보험 청구 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 청구 건수가 급격히 줄어들기 때문에 자율 주행 자동차에 대한 보험료도 감소할 수 있습니다.

또한, 계속해서 치솟는 휘발유 가격으로 인해 이 차량은 전기 자동차이기 때문에 사람들은 돈을 절약할 수 있습니다.

생산성 향상

승객은 더 이상 범퍼 투 범퍼 교통 체증 중에 앞의 차를 볼 필요가 없습니다.

또한, 그들은 책을 읽거나, 보고서를 완성하거나, 하루를 준비하기 위해 휴식을 취할 수 있습니다.

이 기술을 통해 차량은 승객을 목적지에 내려준 다음 스스로 주차할 수 있습니다.

혼잡 감소

이러한 차량은 지연을 유발하는 사고 건수를 줄여 교통 혼잡을 완화할 수 있습니다.

환경을 위한 더 나은

교통 체증을 줄이면 공회전이 줄어들고 대기를 손상시키는 온실 가스가 줄어듭니다. 자율주행차는 도로 위의 차량 수를 줄여주는 카풀을 위한 완벽한 수단이기도 합니다.

자율주행자동차공학

자율주행차 분야의 엔지니어링은 도전적입니다. 또한 컴퓨터 공학, 로봇 공학, 자동차 및 기계 학습 교육을 포함하는 보람 있는 학제 간 직업이 될 수 있습니다.

따라서 이 업계의 엔지니어는 최첨단 혁신을 주도하는 주요 자동차 회사 중 하나에서 일자리를 찾을 수 있습니다.

자율 주행 차량 작업에 관심이 있다면 Kettering University Online에서 제공하는 것과 같은 ECE 석사 프로그램에 등록할 수 있습니다.

또한 이러한 유형의 프로그램은 자동차 산업의 미래를 바라보는 전기 및 자율 주행 차량의 엔지니어링을 가르치기 위해 특별히 고안되었습니다.

자율주행 자동차 엔지니어링은 기존의 엔지니어링 교육을 넘어 다양한 전문 분야로 확장됩니다.

자율주행자동차 엔지니어의 자질

고급 이동성 시스템을 위한 전기 및 컴퓨터 공학 석사 과정을 밟을 때 다음과 같은 측면에 중점을 둘 것입니다.

• 자율 주행 차량 및 기타 고급 이동성 애플리케이션에 사용하기 위한 컴퓨터 시스템과 전기 시스템의 통합

• 전기, 자율 및 하이브리드 차량 및 기타 운송 시스템을 위한 고급 이동성 응용 프로그램 개발 - 특히 고급 이동성 응용 프로그램 영역에 적용할 때 인공 지능 및 로봇 공학 시스템을 개발하는 방법

• 자율 기능을 향상시키는 동적 시스템을 설계하는 방법

• AI로 강화된 로봇 공학

자율주행 자동차 엔지니어가 되기 위해서는 미래에 대한 예리한 마음과 눈을 가진 헌신적인 사람이 필요합니다.

풀타임으로 일하면 온라인으로 학위를 취득할 수 있습니다. 따라서 이것은 그 자체로 독립적인 학습자에게 고유한 결단력과 훈련이 필요합니다.

이 직업은 결승선을 향한 경주가 아니라 새로운 기술 분야로 당신을 데려갈 마라톤입니다.

당신이 연구할 혁신은 자율주행 차량의 영역이 비약적으로 변화하고 향상됨에 따라 지속적으로 확장될 것입니다.

다음과 같은 특성이 있는 경우 이 역동적인 경력을 살펴보고 싶을 수 있습니다.

• 자신의 기술과 지식을 지속적으로 향상시키려는 평생 학습자

• 기술 향상에 도움이 되는 연구에 대한 열정

• 어려운 일에 직면하더라도 문제를 해결하는 데 전념하고 끈기있게

• 프로그래밍 및 클린 코딩 적성

• 기술적으로 생각하는 능력

• 시스템을 분석하여 결함을 찾을 수 있음

다양한 스타일, 관심 및 기술을 가진 엔지니어링 분야의 기존 배경을 가진 개인은 자율 주행 차량 엔지니어링에 관련된 회사와 협력하여 큰 성공을 얻을 수 있습니다.

다음과 같은 고급 학위를 가진 사람에게 열려 있는 많은 분야가 있습니다.

• 로봇 공학 엔지니어: 로봇 공학 엔지니어는 자율 차량, 잠수정, 자율 비행 차량 및 기타 유형의 로봇과 같은 기존 기술에 로봇을 통합하는 작업을 합니다.

• 전기 엔지니어: 전기 엔지니어는 전자기, 전기 및 전자 작업에 중점을 둡니다.

• 자율주행 검증 엔지니어(ADVE): 이 엔지니어들은 자율주행 차량의 컴퓨터 플랫폼을 테스트하고 검증합니다.

• 시스템 엔지니어: 기능 시스템(예: 무선 차량 간 통신 시스템, 항공 위성 통신 시스템, 클라우드 컴퓨팅 시스템)을 개발 및 유지 관리하는 엔지니어입니다.

• 제어 및 구동 엔지니어: 이 유형의 엔지니어는 액추에이터 및 센서와 같은 인공 지능 시스템의 기능 구성 요소에 대한 소프트웨어 및 하드웨어 유지 관리에 중점을 둡니다.

• 컴퓨터 프로그래머: 소프트웨어 및 하드웨어 작동을 위한 컴퓨터 프로그래밍 코드를 작성하고 테스트하는 사람입니다.

• 센서 시스템 엔지니어: 센서 시스템 엔지니어는 레이더, 라이더 및 카메라와 같은 센서 시스템의 소프트웨어 및 하드웨어 측면에 중점을 둡니다.

자율 주행 차량 엔지니어가 되려면 소프트웨어 엔지니어링, 수학 및 로봇 공학 분야의 학제 간 연구가 필요합니다.

또한 컴퓨터 프로그래밍, 센서, 자동차 설계 및 역학, 기계 공학도 필요합니다.

이것은 엔지니어링의 진화이며 다음에 어떤 혁신이 올지 보는 것은 매혹적인 전망입니다.

마지막 생각들

미래가 도래했습니다. 언젠가 우리 모두가 핸들이 없는 자율주행차에 탑승하게 되면 과거 세대가 다른 일을 어떻게 했는지 궁금해하게 될 것입니다.

사람이 조종해야 하는 우리의 가스 구동 차량은 말과 마차의 길을 갈 것입니다.

미래의 자동차는 서로 미세하게 조정되고 날이 갈수록 더 많은 것을 배울 것이기 때문에 사고는 더 이상 존재하지 않을 것입니다.

자율 전기 자동차 기술은 우리가 생각하는 것보다 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한 특정 회사에서는 이 기술을 가능한 한 저렴하게 만들기 위해 노력하고 있습니다.

전기 자율 주행 차량이 우리의 환경과 운전자의 안전에 어떻게 도움이 될 것인지는 놀랍습니다.

이에 대한 생각이 있습니까? 토론을 트위터나 페이스북으로 가져오세요.

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