기술나눔

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요약
자율주행차의 의사결정 및 제어 시스템은 자율주행을 구현하는 핵심 부분이다. 이 기사에서는 자율주행 시스템의 의사결정 및 제어에 대한 기본 원리와 주요 방법뿐만 아니라 실제 적용에서의 과제와 전망에 대해 자세히 논의합니다. 본 논문에서는 경로 계획, 행동 의사결정, 모션 제어 등의 핵심 연결고리를 분석함으로써 자율주행 기술 개발을 위한 이론적 토대와 실무 지침을 제공하는 것을 목표로 합니다.

1. 소개
지능형 교통과 자율주행 기술이 급속히 발전하면서 자율주행차의 의사결정과 제어 시스템이 특히 중요해지고 있습니다. 의사결정 시스템은 차량의 전략적, 전술적 결정을 담당하는 반면, 제어 시스템은 이러한 결정을 실행하고 차량이 미리 결정된 경로와 방식을 따르도록 보장합니다. 본 글에서는 자율주행 의사결정 및 제어시스템의 설계원리와 핵심기술, 적용사례를 체계적으로 소개한다.

2. 자율주행 의사결정 시스템

2.1 의사결정 수준
자율주행 의사결정 시스템은 일반적으로 세 가지 수준으로 구분됩니다.
- **전략 레이어**: 경로 계획 및 탐색을 포함하여 출발지에서 도착지까지의 전체 경로를 결정합니다.
- **전술적 레이어**: 추월, 차선 변경, 장애물 회피 등 로컬 경로 계획 및 의사 결정과 관련됩니다.
- **작동 레이어**: 가속, 제동, 조향과 같은 특정 주행 동작을 처리합니다.

2.2 경로 계획

# 2.2.1 전역 경로 계획
전역 경로 계획은 출발지에서 목적지까지의 전체 경로 설계를 담당합니다. 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.
- **다익스트라 알고리즘**: 그래프 이론을 기반으로 한 최단 경로 알고리즘입니다.
- **A* 알고리즘**: 경로 검색 효율성을 높이기 위해 휴리스틱 기능을 도입하여 Dijkstra 알고리즘을 개선했습니다.

# 2.2.2 로컬 경로 계획
로컬 경로 계획은 전역 경로를 기반으로 하며 동적 조정을 위해 실시간 환경 정보와 결합됩니다.
- **RRT(Rapidly Expanding Random Trees)**: 동적 환경의 경로 계획에 적합합니다.
- **베지어 곡선**: 부드러운 경로 곡선을 생성하는 데 사용됩니다.
- **하이브리드 A* 알고리즘**: 래스터와 연속 공간을 결합한 경로 계획 알고리즘입니다.

2.3 행동적 의사결정

# 2.3.1 상태 머신
상태 머신 방법은 차량의 동작을 추월, 추월, 주차 등과 같은 여러 개별 상태로 나누고 상태 전환 규칙을 통해 동작 결정을 구현합니다.

# 2.3.2 규칙 기반 의사결정
사전 정의된 규칙 세트를 기반으로 현재 환경과 상태에 따라 의사결정이 이루어지며 간단한 시나리오에 적합합니다.

# 2.3.3 게임이론에 기초한 의사결정
다중 차량 상호작용과 경쟁을 고려한 게임 이론 모델을 통해 최적의 의사결정이 이루어지며, 이는 복잡한 교통 시나리오에 적합합니다.

# 2.3.4 강화 학습
역동적이고 복잡한 운전 환경에 적합한 환경과의 상호작용을 통해 최적의 의사결정 전략을 학습합니다.

3. 자율주행 제어 시스템

3.1 모션 제어

# 3.1.1 수직 제어
종방향 제어에는 차량 가속 및 감속 제어가 포함됩니다.
- **PID 제어**: 비례-적분-미분 컨트롤러, 간단하고 효과적입니다.
- **모델 예측 제어(MPC)**: 동적 모델을 기반으로 미래 동작을 예측하고 제어 입력을 최적화합니다.

# 3.1.2 측면 제어
측면 제어에는 차량의 조향 제어가 포함됩니다. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- **Pure Pursuit**: 목표 경로 지점을 계산하고 조향 각도를 조정합니다.
- **측면 이탈 제어**: 측면 이탈 및 선수각 오차를 기준으로 제어합니다.

3.2 제어 전략
세로 및 가로 제어를 결합하여 차량의 안정적이고 효율적인 주행을 달성합니다. 일반적으로 사용되는 제어 전략은 다음과 같습니다.
- **계층적 제어**: 복잡한 제어 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고 계층별로 구현합니다.
- **조정 제어**: 안전성, 편안함, 에너지 효율성 등 다양한 제어 목표를 종합적으로 고려합니다.

4. 실제 적용 및 과제

4.1 실제 적용
- **도시 교통**: 자율주행 시스템은 보행자, 자전거, 기타 차량 등 복잡한 도시 교통 환경에 대처해야 합니다.
- **고속도로**: 고속도로 환경에서 자율주행 시스템은 주로 차선 유지, 추월, 추월에 중점을 둡니다.

4.2 과제
- **인식 불확실성**: 센서 데이터의 불확실성과 오류는 의사 결정 및 제어 시스템에 문제를 야기합니다.
- **동적 환경**: 교통 환경의 동적 변화에 따라 시스템에는 실시간 대응 및 조정 기능이 필요합니다.
- **다중 차량 상호작용**: 다른 차량과의 상호작용에는 복잡한 행동 예측과 의사결정이 필요합니다.

5. 결론
자율주행 의사결정 및 제어 시스템은 자율주행을 구현하기 위한 핵심 기술이다. 경로 계획, 행동 의사결정, 모션 제어 등 다단계 시스템 설계를 통해 자율주행차는 복잡한 교통 환경에서도 안전하고 안정적으로 주행할 수 있습니다. 앞으로도 지속적인 기술 발전과 알고리즘 최적화로 자율주행 의사결정 및 제어 시스템은 더욱 지능화되고 신뢰성이 높아질 것입니다.