“자율주행 알고리즘 종류 및 차이점은 무엇일까요?”, “기술 간 차이가 어떤 영향을 미칠까요?”란 질문, 많이 받았습니다.
이 글에서는 핵심 알고리즘을 하나하나 상세히 살펴보고 분명한 이해를 돕겠습니다.
특히 자율주행 알고리즘 종류 및 차이점이란 키워드를 여러 번 자연스럽게 활용하며, 독자가 꼭 알아야 할 내용을 쉽고 풍부하게 전달하겠습니다.
1. SLAM: 위치와 지도 동시에 만드는 기술
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**SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)**은 차량이 주변 환경을 인식하며 자신의 위치도 함께 파악하는 핵심 기술입니다.
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수많은 데이터를 바탕으로 자체 지도 생성 및 위치 추정 기능을 동시 수행하며, 로봇과 자율주행 차량의 기반 기술입니다.
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알고리즘 구조로는 확장 칼만 필터, 그래프SLAM, 파티클 필터 방식 등이 있습니다.
2. 경로 계획 알고리즘: 안전하고 효율적인 주행 경로 선택
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대표적 방식으로 RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘이 있습니다. 이는 복잡한 환경에서 최적 경로를 빠르게 탐색하는 데 강점을 갖습니다.
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이외에도 그래프 기반, 샘플링 기반, 최적화 기반 경로 계획 방식이 존재하며, 환경 조건과 차량 동력학에 따라 선택적으로 활용됩니다.
3. 강화학습 기반 경로 및 의사결정 기술
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**Deep Reinforcement Learning (DRL)**은 자율주행 차량이 스스로 주행 정책을 학습하는 방식입니다. 높은 차원의 데이터를 입력 받아 최적의 행동을 선택합니다.
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대표적인 예로, 가상 주행 시뮬레이션을 통한 행동 정책 훈련, 충돌 회피, 교차로 진입 시 판단 등을 현실화합니다. End-to-end 학습 방식은 일부 모델에서 더 단순하고 효율적인 구조로 주목받고 있습니다.
4. 감지 및 제어 통합: 지능형 반응 기술
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자율주행 알고리즘 종류 및 차이점 중엔 센서 융합 방식도 있습니다. 초기 센서 융합과 후기 센서 융합 방식으로 나뉘며, 각각 통합 지점에 따라 반응 속도와 정확성 차이를 가지고 있습니다.
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ADAS 기반의 예측 기반 제어, V2X 통신 기반 공동 주행 알고리즘 등도 포함되며, 알고리즘 간 기능 조합이 다양합니다.
결론
자율주행 알고리즘 종류 및 차이점을 정리하면,
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SLAM으로 위치와 환경을 동시에 파악
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RRT 등 경로 계획으로 효율적 주행 길 생성
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DRL 기반 학습으로 상황 대처 능력 획득
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센서 융합과 제어 통합으로 정확성과 반응 속도 강화
각각의 알고리즘은 목적과 장단점이 뚜렷하며, 실제 차량에는 다양한 기술이 조합되어 활용됩니다.
