첨단 자율주행차는 도시 모빌리티의 더 안전하고 효율적인 미래를 약속합니다. 그러나 막대한 업계 투자에도 불구하고 완전 자율 시스템은 아직 소비자 시장에 진입하지 못했습니다. 핵심 병목은 복잡한 도심 도로를 안전하게 탐색할 강력하고 실시간 모션 플래닝 엔진의 부재입니다.
이 연구의 목표는 자율주행차 사고율을 낮출 신뢰할 수 있는 실시간 모션 플래닝 시스템을 설계·구현하는 것입니다. 시스템은 차선 유지, 장애물 회피, 이동 차량 회피, 적응형 크루즈 컨트롤, 기본 사고 회피를 포함합니다.
듀얼 DC 모터, 라즈베리파이 3 B+, RPLIDAR-A1 레이저 스캐너, HC-SR04 초음파 센서 2개, 앵커 파워코어 13000 배터리 팩을 갖춘 아다프루트 3-레이어 라운드 로봇 섀시 키트로 축소형 '에고(EGO)' 차량 제작.
라즈베리파이가 처리 허브 역할로 GPIO 핀을 통해 라이다와 초음파 센서 원시 데이터 수신, DRV8833 모터 드라이버 보드로 모터 명령 전달.
모든 소프트웨어는 라즈비안에서 실행. 파이썬 3이 주 언어로, 공식 LIDAR SDK와 VNC 뷰어로 원격 모니터링. SSH로 무선 명령줄 접근.
장애물 회피는 라이다 데이터를 전방/후방 섹터로 분할; 전방 섹터에 장애물 나타나면 초음파 센서로 반대 차선 확인 후 정지 또는 차선 변경 결정. 적응형 크루즈 컨트롤은 현재 속도의 ±5% 또는 ±1%로 속도 조절해 안전 추종 거리 유지.
초기 테스트 결과:
보조 라즈베리파이 제거와 섀시 낮춤으로 탑-헤비 설계 완화, 전복 위험 감소. 초음파 센서 추가로 측면 차선 감지 향상, 부드러운 속도 조정 루틴으로 크루즈 컨트롤 안정성 개선.
향후 반복에서 머신러닝 기반 경로 계획, 실시간 교통 신호 통합, V2X 통신 통한 다중 차량 조정 탐구 예정. 거리-시간 계산 기반 예측 모델로 적응형 크루즈 알고리즘 강화도 계획.
센서 융합, 모듈러 제어 로직, 반복 테스트 결합으로 제어된 도심 환경에서 안전하게 작동하는 프로토타입 실시간 모션 플래닝 시스템 제작. 아직 프로덕션 준비는 안 됐으나 아키텍처가 레벨 4 자율주행의 견고한 기초 마련.
멘토링해주신 Dr. Lisa Fiorentini, 변함없는 지지의 가족, 건설적 피드백 준 동료들에게 특별한 감사.
제조공정
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