첨단 자율 주행 알고리즘으로 안전하고 공격적인 차선 변경 가능

• 새로운 차선 변경 알고리즘은 자동차 카메라와 센서에서 수집한 실시간 데이터를 기반으로 합니다. 
• 즉시 새로운 완충 구역을 생성하고 계산합니다. 
• 안전을 보장하면서 공격적인 운전부터 보수적인 운전까지 다양한 운전 스타일을 허용합니다. 

무인 자동차를 향한 첫 번째 단계는 1980년대에 이루어졌으며 여전히 잠김 방지 브레이크 시스템이 그대로 남아 있다는 사실을 알고 계십니까? 아이디어는 센서를 사용하여 바퀴가 잠겨 차량이 제어할 수 없는 미끄러짐에 빠지는 것을 방지하는 것이었습니다. 10년 후 제조업체들은 견인력과 안정성 제어를 위해 센서를 사용했습니다.

그 이후로 우리는 먼 길을 걸어왔습니다. 이제 자율주행차는 센서, 레이더, 카메라, 인공지능의 조합을 사용하여 목적지 간을 이동합니다. 기술 회사들은 자율 주행 알고리즘을 지속적으로 개선하여 더욱 안전하고 안정적으로 만들고 있습니다.

자율주행 시스템의 핵심 중 하나는 개발자들 사이에서 화두인 차선변경 알고리즘이다. 대부분의 기존 차선 변경 알고리즘에는 2가지 중 1가지 제한 사항이 있습니다 –

1. 실시간 분석이 불가능한 복잡한 통계 모델을 기반으로 합니다.
2. 너무 간단해서 항상 하나의 공통된 해결책이 나옵니다:차선을 변경하지 마세요.

이제 MIT의 연구원들은 실시간 정보에 의존하고 이전 자율주행 시스템보다 더 공격적인(인간과 같은) 차선 변경을 가능하게 하는 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 실시간 정보란 자동차의 카메라와 센서가 수집한 다른 차량의 데이터(속도, 방향 등)를 의미합니다.

기존 차선 변경 알고리즘

주요 목표는 가능한 한 적은 데이터로 자동차가 사람처럼 스스로 운전하도록 만드는 것입니다. 새로운 알고리즘은 안전을 보장하면서 공격적인 운전부터 보수적인 운전까지 다양한 운전 스타일에 적응할 수 있습니다.

알고리즘은 어떻게 작동하나요?

자율주행차에서 가장 중요한 것은 안전이다. 알고리즘은 버퍼 영역을 계산합니다. 충돌을 피하기 위해 다른 차량 주변. 이러한 완충 구역에는 근처에 있는 모든 차량의 현재 위치와 미래 위치가 포함되어 있습니다.

알고리즘은 속도와 방향을 분석하여 짧은 시간 동안 다른 차량의 미래 위치를 계산합니다. 언제 차선을 완전히 변경할지는 이러한 완충지대에 따라 결정됩니다.

시스템의 효율성과 성능은 교통 패턴 모델의 맥락에서 완충 구역을 계산하는 데 사용되는 방법을 기반으로 합니다. 일반적으로 최적의 완충 구역은 미리 계산되며, 교통량이 빠르고 밀집된 경우 너무 제한적이어서 차량이 차선을 변경할 수 없습니다.

그러나 제안된 알고리즘은 즉시 새로운 완충 구역을 계산합니다. 이 완충 구역을 안정적이거나 충돌 없이 만들기 위해 알고리즘은 가우스 분포라는 효율적인 수학적 방법을 사용합니다. – 사건의 정확한 이항 분포를 근사화하는 연속 함수입니다.

출처:MIT

분포는 차량의 현재 위치를 보여줍니다. 차량의 크기와 위치 추정의 불확실성이 고려됩니다. 이러한 추정치(차량의 속도 및 방향)를 사용하여 알고리즘은 로지스틱 함수를 생성하며, 여기에 가우스 분포가 추가로 곱해집니다.

제안된 알고리즘 

이로 인해 분포가 더 빠른 속도로 차량의 움직임 방향으로 기울어집니다. 분배는 자동차의 새로운 완충지대일 뿐입니다. 변수의 개수가 적기 때문에 시스템이 실시간으로 계산할 수 있습니다.

테스트

그들은 이 알고리즘을 테스트하기 위해 시뮬레이션을 사용했습니다. 시뮬레이션된 환경에는 16대의 자율주행 자동차와 수백 대의 기타 차량이 있었습니다.

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[새로운 알고리즘으로 작동하는] 자율주행차는 서로 직접적인 통신이 없었고, 모두 충돌이나 충돌 없이 병렬로 주행했습니다. 각 자동차는 다양한 위험 매개변수와 연관되어 있어 개발자가 다양한 운전 스타일을 생성할 수 있습니다.