자율 주행 시스템의 경로 계획을 위한 학습 기반 매개변수로 형성되는 비용 함수

• 핵심 기능

센서 입력을 장면 정보로 변환한 후, 전문가 예측 네트워크가 장면별 학습 매개변수를 예측해 인간 운전 데이터 기반의 전문가 비용을 산출합니다. 경로 생성자 모듈이 초기 경로를 만들고 경로 최적화 모듈이 안전성, 경로 부드러움, 실행 가능성에 관한 규칙 기반 비용을 함께 반영해 최종 경로를 갱신합니다.

• 차별 강점

기존 모듈형 파이프라인은 정보 축약과 모듈 간 목표 불일치로 오류가 누적될 수 있고, 기존 엔드 투 엔드 방식은 미학습 상황에서 안전성과 교통 규칙 준수 확보에 한계가 있었습니다. 본 특허는 학습된 전문가 비용으로 인간 운전 목표를 반영하면서 규칙 기반 비용을 결합해, 데이터 기반 적응성과 명시적 주행 제약을 함께 고려하는 구조를 제시합니다.

• 활용 범위

기술·연구 측면에서는 도시 도로 자율주행 경로 계획, 역최적제어 기반 주행 의사결정, 센서 융합 인지·예측, 교통 시뮬레이션 기반 검증 분야에 활용 가능하며, 레벨4 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템 연구에 적용할 수 있습니다. 사업 측면에서는 자율주행 차량 플랫폼, 차량용 경로 계획 소프트웨어, 자율주행 테스트베드, 지능형 모빌리티 검증 솔루션으로 확장할 수 있습니다.