불확실한 세상에서의 자율적 혁신
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MIT 조나단 하우(Jonathan How) 교수의 연구 관심 분야는 비행기와 우주선부터 무인 항공기(UAV 또는 드론)와 자동차에 이르기까지 자율주행차 전반에 걸쳐 있습니다. 그는 특히 동적 환경에서 탐색할 수 있는 여러 자율주행차를 조정하기 위한 분산형 강건 계획 알고리즘의 설계 및 구현에 중점을 두고 있습니다.
지난 1년여 동안 Richard Cockburn Maclaurin 항공 및 우주학 교수와 MIT 항공우주 제어 연구소 연구원 팀은 드론 함대가 충돌하지 않고 동일한 공역에서 작동할 수 있는 궤적 계획 시스템을 개발해 왔습니다. 서로. 다르게 말하면, 이는 다중 차량 충돌 방지 프로젝트이며, 농업 및 국방을 포함한 다양한 산업의 비용 절감 및 효율성에 대한 실제적인 의미를 갖습니다.
프로젝트의 테스트 시설은 25피트 천장과 80x40피트 크기의 공간인 Kresa 자율 시스템 센터로, 센터의 높은 베이 주변에서 정기적으로 윙윙거리는 UAV 떼를 포함하여 MIT의 자율 차량 작업을 위해 맞춤 설계되었습니다. . 충돌을 피하기 위해 각 UAV는 탑재된 경로 계획 궤적을 계산하고 무선 통신 네트워크를 사용하여 나머지 기계와 공유해야 합니다.
그러나 How에 따르면 다중 차량 작업의 주요 과제 중 하나는 정보 교환과 관련된 통신 지연과 관련이 있습니다. 이 경우 문제를 해결하기 위해 How와 그의 연구원들은 차량이 온보드 센서를 사용하여 다른 차량에 대한 새로운 정보를 수집한 다음 자체 계획된 궤도를 변경할 수 있도록 시스템에 "인식 인식" 기능을 내장했습니다. 테스트에서 알고리즘 수정으로 100% 성공률을 달성하여 드론 그룹 간의 충돌 없는 비행을 보장했습니다. 다음 단계는 알고리즘을 확장하고, 더 큰 공간에서 테스트하고, 결국 밖으로 날아가는 것이라고 How는 말합니다.
영국에서 태어난 조나단 하우(Jonathan How)의 비행기에 대한 매력은 수년 동안 왕립 공군에서 복무한 아버지와 함께 공군 기지에서 보낸 충분한 시간 덕분에 어린 나이부터 시작되었습니다. 그러나 How가 회상했듯이 다른 아이들은 우주비행사가 되기를 원했지만 그의 호기심은 비행의 공학 및 역학과 더 관련이 있었습니다. 몇 년 후, 토론토 대학의 학부생으로서 그는 항공 및 우주 공학에 적용되는 응용 수학과 다중 차량 연구에 관심을 갖게 되었습니다. 그는 MIT에서 대학원 및 박사후 과정을 밟으며 우주선의 고정밀 포인팅 및 진동 제어를 위한 고급 제어 기술에 대한 NASA 자금 지원 실험에 기여했습니다. 그리고 스탠포드 대학교에서 주니어 교수로 분산 우주 망원경 분야에서 일한 후, 2000년에 매사추세츠 주 케임브리지로 돌아가 MIT 교수로 합류했습니다.
“자율주행차의 주요 과제 중 하나는 주변 환경에 있는 다른 요인을 어떻게 해결하는가입니다.”라고 그는 말합니다. 자율주행 자동차의 경우 이는 무엇보다도 보행자를 식별하고 추적하는 것을 의미합니다. 이것이 바로 How와 그의 팀이 보행자를 추적하도록 설계된 센서가 장착된 자율주행차로부터 실시간 데이터를 수집한 다음 해당 정보를 사용하여 교차로에서의 행동을 이해하는 모델을 생성하는 이유입니다. 단기적인 예측과 진행 방법에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있는 수단입니다. How는 “세상의 불확실성을 고려할 때 이는 매우 시끄러운 예측 과정입니다.”라고 인정합니다. “진정한 목표는 지식을 향상시키는 것입니다. 결코 완벽한 예측을 얻을 수는 없습니다. 불확실성을 이해하고 이를 최대한 줄이려고 노력하는 것뿐입니다.”
또 다른 프로젝트에서 How는 항공기에 대한 실시간 의사결정의 한계를 넓히고 있습니다. 이러한 시나리오에서 차량은 주변 환경에서 자신의 위치와 주변에 무엇이 있는지 확인한 다음 최적의 경로를 계획해야 합니다. 또한 충분한 민첩성을 보장하려면 일반적으로 이러한 솔루션을 초당 약 10~50회 재생성할 수 있어야 하며 항공기 센서의 새로운 정보가 제공되는 즉시 가능해야 합니다. 강력한 컴퓨터가 존재하지만 비용, 크기, 무게 및 전력 요구 사항으로 인해 작고 민첩한 항공기에 배포하는 것은 비실용적입니다. 그렇다면 민첩한 비행 차량에 쉽게 장착할 수 있는 컴퓨터에서 성능 저하 없이 필요한 모든 계산을 어떻게 신속하게 수행할 수 있을까요?