자율 주행 차량의 교통 상황 안전성 향상을 위한 새로운 소프트웨어

ミュンヘン 공과 대학(TUM)은 자율 주행 차량의 안전성을 높이는 새로운 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 교통 상황에 대한 예측을 할 수 있으며, 매우 빠르게 작동하여 매 밀리초마다 예측을 합니다.

예를 들어, 자율 주행 차량이 다른 차량과 보행자와 동시에遭遇하는 상황에서 이 소프트웨어는 유용할 것입니다. 이 시나리오는 예측하기 어렵고, 경험있는 운전자들은 다양한 요소에 주의를 기울여야 할 것입니다.

이 연구는 Nature Machine Intelligence에 발표되었으며, “자율 주행 차량이 사고를 일으키지 않도록 하는 온라인 검증 사용”이라는 제목입니다.

안전한 소프트웨어 보장

Matthias Althoff는 TUM의 사이버 물리적 시스템 교수입니다.

“이러한 종류의 상황은 컴퓨터 프로그램으로 제어되는 자율 주행 차량에게 엄청난 도전을 제기합니다.” Althoff는 말합니다. “하지만 자율 주행은 일반 대중이 차량이 다른 도로 사용자를 위험하게 하지 않는다는 것을 보장할 수 있을 때만 받아들여질 것입니다. 즉, 교통 상황이 얼마나 복잡하든지 상관없이 말입니다.”

자율 주행 차량 소프트웨어 개발을 둘러싼 주요 도전은 사고를 일으키지 않도록 하는 것입니다.

TUM의 Munich School of Robotics and Machine Intelligence에서 Althoff를 포함한 팀이 개발한 이 소프트웨어는 도로에서 교통 사건을 분석하고 예측하는 것을 영구적으로 수행할 수 있습니다. 매 밀리초마다 차량 센서 데이터를 기록하고 평가하여 모든 교통 참여자의 모든 가능한 동작에 대한 예측과 계산을 수행합니다. 이것은 교통 규칙을 준수하는 참여자에 의존하며, 시스템이 3초에서 6초까지 미래를 예측할 수 있게 합니다.

이미지로 결정된 후, 시스템은 자율 주행 차량의 가능한 동작을 결정하고, 위험한 상황의 경우 비상 동작을 계산합니다. 이 비상 동작으로 인해 시스템은 예측 가능한 충돌이 없는 경로만 따르는 경우가 많습니다.

비실용적이었던 시대

이 시스템을 개발하는 데 그렇게 오랜 시간이 걸린 이유는 전통적으로 시간이 많이 걸리고 다른 솔루션보다 비실용적이었기 때문입니다. 그러나 연구자 팀은 이제 그 효과를 입증하고 구현하는 방법을 보여주었습니다.

계산에는 단순화된 동적 모델이 사용되며, 도달 가능성 분석은 미래의 교통 동작을 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 실제 모델보다 더 넓은 범위의 동작을 가지고 있으며, 많은 가능한 조합을 탐색할 수 있습니다.

그런 다음 팀은 자율 주행 차량과 함께 테스트 드라이브 중에 수집된 실제 교통 데이터를 기반으로 가상 모델을 개발했습니다. 이것은 시스템을 테스트하기 위한 실제 교통 환경을 제공했습니다.

“시뮬레이션을 사용하여, 안전 모듈이 운전 행동의 성능 손실을 초래하지 않으며, 예측 계산이 정확하고, 사고가 방지되고, 비상 상황에서 차량이 명백하게 안전하게 정지한다는 것을 확인할 수 있었습니다.” Althoff는 말합니다.

새로운 소프트웨어는 자율 주행 차량 분야에서 진행 중인 발전의 최신 예입니다. 그리고 한때 비실용적인 것으로 간주되었던 솔루션의 가능한 효과에 대한 추가적인 증거입니다.