자율주행 기술은 현대 기술의 정점에 있으며, 많은 연구와 개발이 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 Python과 기계 학습을 사용하여 간단한 자율주행 시뮬레이션을 만드는 방법을 소개하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있습니다.

준비 작업

Python과 필요한 라이브러리 설치하기

우선 Python과 몇 가지 주요 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다:

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn gym

환경 설정

자율주행 시뮬레이션을 위해 OpenAI의 Gym 라이브러리를 사용합니다. Gym은 다양한 강화 학습 환경을 제공하는 도구입니다. 이번 예제에서는 간단한 자동차 환경을 설정합니다:

import gym

env = gym.make('CarRacing-v0')
env.reset()

데이터 전처리

시뮬레이션에서 사용할 데이터를 전처리합니다. 이미지 데이터를 회색조로 변환하고, 크기를 조정합니다:

import cv2

def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    resized = cv2.resize(gray, (84, 84))
    return resized

obs = env.reset()
processed_obs = preprocess_image(obs)

모델 구성

간단한 신경망 모델을 사용하여 자율주행 에이전트를 학습시킵니다. TensorFlow와 Keras를 사용하여 모델을 구성합니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D

model = Sequential([
    Conv2D(32, (8, 8), strides=4, activation='relu', input_shape=(84, 84, 1)),
    Conv2D(64, (4, 4), strides=2, activation='relu'),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    Flatten(),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dense(env.action_space.shape[0])
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0001), loss='mse')

모델 훈련

환경과 상호 작용하면서 모델을 훈련시킵니다. 여기서는 간단히 훈련 루프를 구성하는 예제를 보여드립니다:

import numpy as np

def choose_action(state, model, epsilon):
    if np.random.rand() <= epsilon:
        return env.action_space.sample()
    q_values = model.predict(state)
    return np.argmax(q_values[0])

num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
    state = preprocess_image(env.reset())
    state = np.reshape(state, [1, 84, 84, 1])
    total_reward = 0
    done = False
    while not done:
        action = choose_action(state, model, epsilon=0.1)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = preprocess_image(next_state)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, 84, 84, 1])
        total_reward += reward
        state = next_state
    print(f"Episode: {episode+1}, Total Reward: {total_reward}")

전체 코드 예제

아래는 위의 모든 단계를 포함한 전체 코드 예제입니다:

import gym
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D

# 환경 설정
env = gym.make('CarRacing-v0')
env.reset()

# 이미지 전처리 함수
def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    resized = cv2.resize(gray, (84, 84))
    return resized

# 신경망 모델 구성
model = Sequential([
    Conv2D(32, (8, 8), strides=4, activation='relu', input_shape=(84, 84, 1)),
    Conv2D(64, (4, 4), strides=2, activation='relu'),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    Flatten(),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dense(env.action_space.shape[0])
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0001), loss='mse')

# 행동 선택 함수
def choose_action(state, model, epsilon):
    if np.random.rand() <= epsilon:
        return env.action_space.sample()
    q_values = model.predict(state)
    return np.argmax(q_values[0])

# 모델 훈련
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
    state = preprocess_image(env.reset())
    state = np.reshape(state, [1, 84, 84, 1])
    total_reward = 0
    done = False
    while not done:
        action = choose_action(state, model, epsilon=0.1)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = preprocess_image(next_state)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, 84, 84, 1])
        total_reward += reward
        state = next_state
    print(f"Episode: {episode+1}, Total Reward: {total_reward}")

이 코드는 간단한 AI 자율주행 시뮬레이션의 기본적인 구조를 제공합니다. 실제 시뮬레이션의 성능을 높이기 위해서는 다양한 데이터 전처리 기법과 모델을 적용할 수 있습니다.

마무리

이번 글에서는 Python과 기계 학습을 사용하여 간단한 AI 자율주행 시뮬레이션을 만드는 방법을 소개했습니다. 자율주행 기술은 미래의 교통 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있는 중요한 기술이니 이 포스트를 통해서 조금이나마 경험을 해보셨기를 바래 봅니다. 다음 포스트에서는 텍스트 자동 완성 기능을 구현해 보도록 하겠습니다.