“자율주행 소프트웨어 구조 이해”라는 용어는 자율주행 기술에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다.
어떤 소프트웨어 구조가 자율주행을 가능하게 하는지 궁금하신가요? 인식, 판단, 제어 흐름은 어떻게 연결되는지 알고 싶으신가요?
오늘은 자율주행 소프트웨어 구조 이해를 중심으로, 핵심 계층부터 실행 구조까지 쉽게 풀어드릴게요.
1. 센서 인터페이스와 데이터 수집 계층
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자율주행 소프트웨어의 시작점은 센서 데이터 수집입니다. LiDAR, 레이더, 카메라 등의 하드웨어로부터 데이터를 수집하고,
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이를 ROS 미들웨어 또는 유사 시스템을 통해 소프트웨어 계층으로 전달합니다.
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수집된 데이터는 실시간 스트리밍 구조로 관리되어, 이후 인식 계층에서 사용되기 쉽도록 처리됩니다.
2. 인식 계층 및 객체 분류 구조
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수집된 데이터는 딥러닝 기반 객체 분류 네트워크로 넘어갑니다. 여기서 보행자, 차량, 표지판, 도로 경계 등을 인식하고 분류합니다.
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동시에 차선 추적, 장애물 맵핑, 위치 오차 보정 등도 함께 처리되며, 지도 기반 로컬라이제이션과 결합됩니다.
3. 판단 및 경로 계획 계층
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행동 결정 계층에서는 인식 계층의 정보를 바탕으로 상황 분석 및 의사결정을 수행합니다.
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행동 결정 후 경로 계획 계층으로 넘어가며, RRT, D*, A* 등 다양한 알고리즘을 사용해
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차량의 움직일 경로를 최적화합니다.
4. 제어 명령 생성 및 하드웨어 실행 계층
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결정된 경로는 제어 명령 계층으로 전달되어,
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가속 및 감속 명령
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조향 명령
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긴급 제동 또는 경로 재계획 요청 등을 생성하게 됩니다.
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이 명령은 ECU로 보내져 차량의 물리적 구동 요소로 전달됩니다.
5. 반복 학습 구조 및 실시간 수정 루프
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비상 상황 반응, 도로 환경 변화, 학습 오류 수정을 위해 소프트웨어는
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실시간 판단 수정 루프를 가동합니다.
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또한, 주행 로그를 축적해 강화학습 기반 경로 판단 보강, 시뮬레이션 피드백 루프를 통한 성능 향상도 이어집니다.
결론
자율주행 소프트웨어 구조 이해는 자율주행 기술의 기초이자 핵심입니다.
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센서 데이터 수집 →
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인식 및 분류 계층 →
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판단 및 경로 계획 →
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제어 실행 →
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반복 학습 구조
이 한 흐름이 바로 자율주행의 ‘머릿속’이며, 기술의 신뢰성과 안전성을 결정합니다.
