[2018 UGRP 우수연구] ‘자율주행자동차 센서 융합 및 통합 주행 알고리즘 개발’

2018 UGRP 장영실 코스 ‘자율주행자동차 센서 융합 및 통합 주행 알고리즘 개발’

연구팀 한국자동차안전학회지에 논문 게재하기도

 2018 UGRP 학술기사 시리즈의 4번째 주제는 ‘자율주행자동차 센서 융합 및 통합 주행 알고리즘 개발’이다. 본 주제는 UGRP 장영실 코스에서 최우수과제상을 수상했다. 배인환, 오민호, 김태경, 주현수, 김영후(’16) 학생이 본 연구에 참여했으며, 임용섭, 최경호 교수가 공동지도를 맡았다.

자율주행자동차(Autonomous Vehicle, AV) 기술은 사용되는 센서에 따라 다르며, 동일한 센서가 사용되더라도 데이터 처리를 위한 알고리즘은 다양하다. 따라서 자율주행자동차에서 모든 프로그램을 관리하고 통합하는 알고리즘은 매우 중요하며, 본 팀은 알고리즘 ‘혜안’을 개발하였다.

알고리즘  ‘ 혜안 ’ 의 모식도  < 제공 =UGRP  팀 >

 

알고리즘 ‘혜안’은 실제 주행환경 데이터를 실시간으로 수집한 후 전처리하여 상황을 인지하는 Perception 단계, 데이터를 기반으로 주행 경로를 결정하고 처리하는 Processing 단계, 플랫폼의 동작을 관리하는 Control 단계로 구성되어 있다.

본 연구에서 더욱 집중한 분야는 Perception 단계인데, 그중에서도 MVP(Mutual Validation Procedure) 시스템과 ELIX(Enhanced Lane Tracing with histogram Extension) 시스템을 중점적으로 다루었다. 표지판 인식 알고리즘을 일컫는 MVP 시스템은, 이전 연구에서 사용된 SVM(Support Vector Machine) 방식의 한계(이미지 기호 비율이 충분하지 않은 경우의 낮은 정확성, 단일 알고리즘)를 극복하기 위해 사용된 방식이다. ELIX는 적은 연산량으로 정확하게 차선을 인식한다는 장점이 있는 차선인식 알고리즘이다.

UGRP  팀이 제작한 자율주행자동차  < 제공 =UGRP  팀 >

이후 ‘혜안’ 알고리즘을 활용하여 2018 국제대학생 창작자동차 경진대회 자율주행 부문에서 동상, 기술보고서 부문에서 우수상을 받은 바 있다. 본 팀은 대회 성과에 만족하지 않고 추가 연구를 진행하여 한국자동차안전학회지에 논문을 게재하였다.

본 팀의 행보는 계속된다. 배인환(‘16), 오민호(‘16)는 자율주행 트랙터를 만드는 산학협력 UGRP를, 김태경(‘16)은 자율주행하는 소형 로봇 제작 관련 UGRP를 진행 중이다.

앞으로 UGRP를 진행할 학부생들에게 전하고 싶은 말을 묻자, “DGIST의 커리큘럼은 타 대학보다 기초과학을 튼튼하게 하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 그리고 불행히도, 학부생들 모두 느끼듯이, 실무능력에 대한 훈련이 부족하다. 하지만 UGRP에 자신의 모든 것을 쏟아붓는다면 해당 분야에 대한 자신의 실력도 레벨업할 수 있고, 모두가 부러워할 실적도 만들 수 있다. UGRP 만큼은 설렁설렁 임하지 않기를 바란다”라고 답했다.

 

본 연구와 관련하여 ‘2018 UGRP 우수그룹 발표회(2019.1.17) 발표 영상’을 Youtube (https://youtu.be/zDe5XdCXai0)에서 확인할 수 있다.

 강민지 기자 mangoinjuice@dgist.ac.kr