ETRI가 개발한 자율주행 차량용 AI는 센서 데이터를 통해 주변 환경을 디지털로 재구성합니다. 스테레오 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합해 차선, 횡단보도, 노면 표시 등의 정보를 추출하며 이를 실시간 지도 형태로 구축합니다. 시맨틱 인지 AI는 영상의 픽셀 단위까지 속성을 분석하여 주행 가능 영역과 도로 마크를 세밀하게 식별합니다. 특히 라이다(LiDAR) 데이터를 원통 좌표계로 변환하여 차량 주변 360도 전체를 사각지대 없이 한 번에 관측하고 분류하는 기술은 복잡한 도로 환경에서 안정적인 주행을 뒷받침하는 강력한 토대가 됩니다.

자율주행 차량이 스스로 주행하기 위해 도로상의 다양한 콘텐츠를 인식하고 그 실제 3차원 위치를 결정합니다.

안전한 주행을 위해서는 주변의 동적 장애물을 정확히 파악하는 오브젝트 인식 AI가 필수적입니다. 이 기술은 카메라와 라이다(LiDAR)를 통해 차량, 보행자, 자전거 등을 실시간으로 검출하며, 경로 내 장애물을 회피하거나 긴급 제동 시스템을 가동해 사고를 미연에 방지합니다. 또한 주행 환경 인지 AI는 신호등의 위치와 색상을 분류하여 도심 주행을 돕고, 전방 차량의 브레이크등이나 방향지시등 같은 후미등 정보를 분석합니다. 이를 통해 앞차의 운전 의도를 미리 예측함으로써 더 유연하고 안전한 회피 주행이 가능해집니다.

마지막 단계인 판단 AI는 복합적인 주행 정보를 바탕으로 차량의 움직임을 결정합니다. 타차 위치 예측 AI는 주변 차량의 과거 궤적을 분석하여 미래의 주행 경로를 파악하고 사고 가능성을 최소화합니다. 더불어 로컬 패스 생성 AI는 전방 상황과 목적지에 맞게 차량이 실제로 통과할 최적의 경로를 실시간으로 생성합니다. 수많은 가상 경로 중 가장 안전하고 효율적인 평균 경로를 도출해내는 과정은 자율주행 차량이 복잡한 도로 위에서도 사람처럼 유연하고 정확하게 목적지까지 도달할 수 있게 만드는 기술적 완성도의 핵심입니다.