자율주행 기술은 기존의 모델 기반 접근 방식을 넘어 데이터 중심 제어 방법론을 통해 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 특히, 실시간 의사결정을 위한 심층강화학습의 적용, 복잡한 비선형 역학을 해결하기 위한 최적화 방법 등 다양한 인공지능 기법을 통한 제어 기술들이 제시되고 있다. 이러한 기법들은 자율주행 시스템의 안전성, 효율성, 적응력을 크게 향상시키며 자율주행 기술의 새로운 미래를 열어가고 있다. 본 고에서는 데이터 기반 제어를 위한 가우스 프로세스와 같은 확률적 접근 방식부터 LSTM, CNN 및 트랜스포머와 같은 신경망 아키텍처, 동적 모드 분해(DMD) 및 쿱만(Koopman) 연산자를 포함한 비선형 시스템 모델링 기술 그리고 VAE(Variational Autoencoders) 및 GAN과 같은 생성 모델링 기술이 자동차 및 로봇 분야 적용되고 있는 연구 동향에 대해 살펴본다.

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