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자율주행 시뮬레이터를 활용한 돌발 상황에서의 경로생성 방법 개발

자율주행 기술은 4차 산업 시대를 대표하는 핵심 기술이다. 딥 러닝으로 대표되는 인공지능 분야의 눈부신 발전에 힘입어, 응용분야인 자율주행 기술의 개발 및 확보에 국내외 자동차 및 IT 기업들이 많은 관심을 보이고 있다.

실제 도로에서 운전할 때는 운전자가 미처 예상하지 못한 일들이 발생하고, 인간의 한계로 인해 적절하게 대처하지 못하여 사고로 이어지는 경우들이 종종 발생하게 된다. 이러한 위험한 상황을 감지하였을 때 자율주행 차량은 위험을 회피하기 위해 능동적으로 움직이는 자가 대응을 실시하거나, 충격으로 인한 피해를 최소화하는 경로를 찾아 움직여 사용자를 보호해야 한다. 

최근 자율주행 분야에서 경로 생성 계획에 딥러닝을 적용시켜 강화학습 또는 모방학습을 도입하여 연구하는 사례가 증가하고 있다. 더불어 가상의 환경에서 네트워크를 학습시키기 위한 여러 시뮬레이터들이 등장하고 있으며, 최근에는 사실적인 환경과 그래픽을 위해 고성능 게임 엔진을 기반으로 한 자율주행 시뮬레이터들도 공개되고 있다.

본 연구에서는 실제 환경과 유사한 환경을 제공하기 위해, 고성능 시뮬레이터를 활용하여 여러 가지 돌발 상황 시나리오에 대해 최적화된 경로를 강화학습 또는 모방학습 등의 기법들을 기반으로 재계획하고 제어하는 자율주행 AI 개발을 진행하게 된다. 또한 동일하게 주어진 상황에서 인간의 반응과 비교하여 성능을 평가하게 된다.

[1] Dosovitskiy, Alexey, et al. "CARLA: An open urban driving simulator." arXiv (2017).

[2] Gilhyun Ryou, et al. “Applying Asynchronous Deep Classification Networks and Gaming Reinforcement Learning-Based Motion Planners to Mobile Robots” ICRA (2018)