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ミュンヘン 공과大学(TUM)은 자율 주행 차량의 교통 상황 안전성을 향상시키는 새로운 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 교통 상황에 대한 예측을 할 수 있으며, 매우 빠르게 작동하여 밀리초마다 예측을 합니다.
예를 들어, 자율 주행 차량이 다른 차량과 보행자와 동시에遭遇하는 상황에서 이 소프트웨어는 유용할 것입니다. 이러한 시나리오는 예측할 수 없으며, 경험 많은 인간 운전자는 다양한 요인에 주의해야 합니다.
이 연구는 Nature Machine Intelligence에 발표되었으며, 제목은 “자율 주행 차량이 사고를 일으키지 않도록 온라인 검증을 사용하는 것”입니다.자율 주행 차량이 사고를 일으키지 않도록 온라인 검증을 사용하는 것입니다.
안전한 소프트웨어 보장
Matthias Althoff는 TUM의 사이버 물리 시스템 교수입니다.
“이러한 종류의 상황은 컴퓨터 프로그램으로 제어되는 자율 주행 차량에게 엄청난 도전을 제기합니다.” Althoff는 말합니다. “그러나 자율 주행은 일반 대중이 차량이 다른 도로 사용자를 위협하지 않는다는 것을 확신할 수 있을 때만 받아들여질 것입니다. 교통 상황이 얼마나 복잡하든지 상관없이 말입니다.”
자율 주행 차량 소프트웨어 개발을 둘러싼 주요 도전은 사고를 일으키지 않도록 하는 것입니다.
TUM의 뮌헨 로봇공학 및 기계 지능 학교에서 Althoff를 포함한 팀이 개발한 이 소프트웨어는 도로에서 영구적으로 교통 상황을 분석하고 예측할 수 있습니다. 이는 차량 센서 데이터를 밀리초마다 기록하고 평가함으로써 작동하며, 소프트웨어는 모든 교통 참여자의 모든 가능한 움직임에 대한 예측과 계산을 할 수 있습니다. 이는 참여자가 도로 교통 규정을 준수하는 경우에 의존하며, 시스템은 3초에서 6초까지 미래를 예측할 수 있습니다.
그런 다음 시스템은 위험한 상황의 경우 비상 이동을 계산하면서 자율 주행 차량의 가능한 움직임을 결정합니다. 이 소프트웨어의 비상 속성으로 인해 시스템은 예측 가능한 충돌이 없는 경로만 따르는 경우가 많습니다. 여기서 비상 조작이 필요합니다.
비실용적인 것으로 간주됨
이러한 시스템을 개발하는 데 इतन 오랜 시간이 걸린 이유는 전통적으로 시간이 많이 걸리고 다른 솔루션보다 비실용적인 것으로 간주되었기 때문입니다. 그러나 연구자 팀은 이제 그 효과를 입증하고 구현하는 방법을 입증했습니다.
계산에는 단순화된 동적 모델이 사용되며, 도달 가능성 분석은 미래의 교통 이동을 계산하는 데 도움이 됩니다. 모든 도로 사용자와 그 특성을 동시에 계산하는 데 너무 오래 걸리기 때문에 팀은 프로세스를 가속화하기 위해 단순화된 모델에 중점을 두었습니다. 이러한 모델은 수학적으로 가능하며 실제보다 더 넓은 범위의 동작을 가지고 있으며, 많은 가능한 조합을 탐색할 수 있습니다.
그런 다음 팀은 자율 주행 차량과 함께 테스트 드라이브를 통해 수집된 실제 교통 데이터를 기반으로 가상 모델을 개발했습니다. 이는 시스템을 테스트할 수 있는 실제 교통 환경을 제공했습니다.
“시뮬레이션을 사용하여, 안전 모듈은 운전 행동의 성능 손실을 초래하지 않으며, 예측 계산이 정확하며, 사고가 방지되고, 비상 상황에서 차량이 명백히 안전하게 정지한다는 것을 확립할 수 있었습니다.” Althoff는 말합니다.
새로운 소프트웨어는 자율 주행 차량 분야에서 진행 중인 발전의 최신 예입니다. 이는 한때 비실용적인 것으로 간주되었던 솔루션의 가능한 효과를 입증하는 것입니다.
