자율주행차, 6초 후의 미래 내다볼 수 있다

 

 

(2020.09.16.) 뮌헨공과대학(TUM)의 뮌헨 로보틱스 및 머신 인텔리전스 대학 연구팀이 무인 자동차 주변에서 일어나는 다양한 교통 상황을 계산하고 확률을 예측하여 사고를 피하는 무인자동차 시스템 소프트웨어를 개발했다. 차량의 센서 데이터는 밀리초마다 기록되고 평가된다. 이 소프트웨어는 이제 최소한 도로 교통 법규에 따라 각 도로 사용자에 대해 이론적으로 가능한 모든 움직임을 계산하여 3~6초 뒤의 미래를 예상할 수 있다. 밀리초마다 차량 센서 데이터를 기록·평가하는 방식으로 작동하며, 소프트웨어는 모든 교통 참가자가 가능한 모든 움직임을 예측·계산할 수 있다. 예를 들어 한 차량이 교차로에 접근하고 다른 차량이 교차로에서 나오기 때문에 아직 우회전인지 좌회전인지 구분할 수 없다. 동시에 보행자가 차 바로 앞 도로로 뛰어드는가 하면 자전거 타는 사람이 도로 반대편에 서 있다. 대부분 도로교통에 관한 루틴을 가지고 있는 사람이라면 다른 도로이용자의 움직임을 정확하게 평가할 수 있을 것이다. 반면에 무인 자동차 소프트웨어는 그러한 상황에 대처하는 것이 극도로 어렵다는 것을 알게 된다. 이것은 사고가 발생할 가능성이 높다는 것을 의미하며, 자율주행차의 수용성이 감소하게 된다.

 

시스템은 이러한 가능성 있는 시나리오에 기초하여 무인 자동차의 다양한 이동 옵션을 결정한다. 동시에 이 프로그램은 가속 또는 제동을 통해 다른 차량을 위험에 빠뜨리지 않고 안전한 장소로 차량을 인도할 수 있는 가능한 비상 기동을 계산한다. 자율주행차는 예측 가능한 충돌 없이 궤적을 이동할 수 있고 동시에 비상 기동이 가능한 경우에만 이를 사용할 수 있다.

 

교통 상황의 상세한 예후는 이전에는 너무 복잡해서 실행이 불가능하다고 여겨졌으나 이제 미래 교통 상황에 대한 실시간 데이터 평가와 동시 시뮬레이션이 이론적으로 가능할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있다는 것을 보여줄 수 있게 됐다. 모든 도로 이용자와 도로 이용자의 특성을 동시에 계산하는 데 시간이 너무 오래 걸리기 때문에, 연구팀은 속도를 높이기 위해 단순화된 모델에 초점을 맞췄다. 단순화된 동적 모델은 계산에 의존하며 도달 가능성 분석은 미래의 트래픽 이동을 계산하는 데 도움이 된다. 이 모델들은 둘 다 수학적으로 실현 가능하고 실제 모델보다 운동 범위가 더 넓으며, 많은 경우의 수 조합으로 탐색될 수 있도록 한다. 예를 들어 접근성 분석에서는 차와 보행자가 미래에 어떤 위치 일지를 계산한다. 이동의 자유가 커지면 그들은 더 가능한 위치를 차지할 수 있고 동시에 실제 도로 사용자에게 예상되는 위치를 포함한다.

 

평가를 위해 컴퓨터 과학자들은 실제 데이터를 기반으로 한 가상 모델을 만들었는데, 이 모델은 무인 자동차로 시승하는 동안 수집되었다. 이와 같이 일상적인 교통 상황을 반영하는 테스트 환경이 조성되었다. 시뮬레이션을 통해 안전 모듈이 예측 계산이 정확하며, 사고가 방지되고, 긴급 상황에서 차량이 확실하게 정지되는 것을 보여줄 수 있었다.

 

이 팀의 연구는 BMW의 CAR@TUM 프로젝트에서 자금을 지원했다. (연방경제에너지부와 독일연구재단 DFG의 Ko-HAF 프로젝트인 TUM 프로젝트)

 

 

 

 

[출처]

www.eenewseurope.com/news/driverless-car-software-looks-six-seconds-future/page/0/1

Driverless car software looks six seconds into the future

 

Edited by Lucy