스카이 드라이브(Sky-Drive): 사회적 인식과 인간-AI 협업을 위한 미래 교통의 혁신 플랫폼

Sky-Drive는 분산 아키텍처, 다중 모드 인간 참여 프레임워크, 인간-AI 협업 메커니즘, 디지털 트윈 프레임워크를 통해 사회적 인식과 인간 중심의 자율 주행 교통 연구를 위한 혁신적인 플랫폼을 제공합니다. 다양한 응용 프로그램을 지원하며, 미래 교통 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

스카이 드라이브: 미래 교통 시뮬레이션의 새로운 지평

자율 주행 시스템 시뮬레이션 플랫폼의 발전은 괄목할 만합니다. 하지만 기존 시뮬레이터는 사회적 인식을 갖춘 운전 에이전트 모델링과 인간-AI 협업에 대한 요구를 완전히 충족하지 못했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 Sky-Drive입니다.

Sky-Drive는 4가지 핵심 혁신을 통해 미래 교통 연구의 새로운 가능성을 열어갑니다.

1. 분산 아키텍처: 여러 단말기에서 동기화된 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 이는 대규모 시뮬레이션을 효율적으로 처리하고, 더욱 현실적인 교통 환경을 구축하는 데 기여합니다.
2. 다중 모드 인간 참여 프레임워크: 다양한 센서를 통합하여 풍부한 행동 데이터를 수집합니다. 이를 통해 인간 운전자의 행동 패턴을 정확하게 모델링하고, AI 시스템의 학습에 활용할 수 있습니다.
3. 인간-AI 협업 메커니즘: 지속적이고 적응적인 지식 교환을 지원합니다. 인간 운전자와 AI 시스템 간의 상호작용을 강화하여, 보다 안전하고 효율적인 자율 주행 시스템 개발을 촉진합니다.
4. 디지털 트윈(DT) 프레임워크: 현실 세계 교통 환경의 고충실도 가상 복제본을 구축합니다. 이를 통해 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 수행하고, 자율 주행 시스템의 성능을 정확하게 평가할 수 있습니다.

Sky-Drive는 자율 주행 자동차(AV)와 취약한 도로 이용자(VRU) 상호 작용 모델링, 인간 참여 학습, 사회적 인식 강화 학습, 개인화된 운전 정책, 맞춤형 시나리오 생성 등 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 향후 확장 계획에는 상황 인식 결정 지원을 위한 기반 모델 통합과 실제 환경 검증을 위한 하드웨어-인-더-루프(HIL) 테스트가 포함됩니다.

시나리오 생성, 데이터 수집, 알고리즘 훈련, 하드웨어 통합을 연결하는 Sky-Drive는 사회적 인식과 인간 중심의 자율 주행 교통 연구를 위한 기반 플랫폼으로 자리매김할 잠재력을 가지고 있습니다. 데모 영상과 코드는 https://sky-lab-uw.github.io/Sky-Drive-website/에서 확인할 수 있습니다.

결론적으로, Sky-Drive는 자율 주행 기술 발전에 중요한 이정표를 세운 혁신적인 플랫폼입니다. 사회적 인식과 인간-AI 협업을 중시하는 미래 교통 시스템 구축에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.