특허 개요
본 특허는 주변 차량과의 관계를 분류해 실시간 주행 경로를 생성하는 모델 예측 제어(MPC) 기반 자율주행 계획 기술입니다. 학습 기반 의사결정자가 주변 물체를 상한·하한·무시로 분류해 양보 또는 선행 통과를 결정하고, 비볼록 종방향 거리 제약조건을 볼록 제약조건으로 변환합니다. 최적화 기반 경로 생성자는 자차량·주변 차량 관측값과 분류 결과를 받아 동역학·초기조건·제어·속도·종방향 안정성 제약조건 아래에서 2차식 프로그래밍으로 메인 경로를 생성하며, 안전기준 위반 또는 해 미발견 시 비상 대책 경로를 병렬로 생성합니다.
- 핵심 기능
주행환경 관측값에서 주변 차량을 상한·하한·무시로 분류하고, 그 결과에 따라 자차량의 양보 또는 선행 통과 판단과 종방향 안전거리 제약조건을 결정합니다. 결정된 볼록 제약조건과 관측값을 MPC 경로 생성기에 입력해 메인 경로를 계산하고, 메인 경로가 안전기준을 충족하지 못하거나 해를 찾지 못하면 정지 가능한 비상 대책 경로를 최종 경로 후보로 활용합니다.
- 차별 강점
기존 규칙 기반 계획은 예외 상황을 포괄하는 규칙 설계가 어렵고, 기존 최적화 기반 계획은 비볼록 제약조건으로 인해 계산량과 국소 최적해 문제가 발생할 수 있습니다. 본 특허는 학습된 주변 물체 분류 결과로 비볼록 종방향 거리 제약조건을 상한·하한·무시의 볼록 제약조건으로 바꿔 2차식 프로그래밍에 결합하고, 비상 대책 경로를 병렬 생성하는 점이 차별점입니다.
- 활용 범위
기술·연구 측면에서는 자율주행 차량의 종방향 속도·경로 계획, 비신호 교차로·원형 교차로·합류도로 주행, 자율주행 시뮬레이터 기반 경로계획 검증에 활용 가능하며, ADAS 판단·계획 소프트웨어 고도화로 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 승용차·상용차용 자율주행 스택, 교차로 통과 보조 기능, 합류 지원 기능, 차량 시뮬레이션 및 검증 소프트웨어로 확장할 수 있습니다.
연구 개발 단계
SUMO 시뮬레이터에서 제약조건 확인·분류 기반 실시간 MPC 계획을 검증하고, 충돌 예상 시간 기반 규칙 방식 및 A* 알고리즘과 MPC 융합 방식을 비교했습니다. 비신호 교차로 시나리오의 주변 차량 조건에서 성공률·충돌발생률과 비상 대책 계획 적용 효과를 확인했으며, 실제 차량과 복합 교통상황에서의 검증은 추가로 필요합니다.
- 검증 환경: SUMO 시뮬레이터 기반 학습·검증
- 주행 시나리오: 비신호 교차로, 주변 물체는 차량
- 비교 방법: 충돌 예상 시간 기반 규칙 방식, A* 알고리즘과 MPC 융합 방식
- 교통 조건: 주변 차량에 Krauss 운전자 모델을 적용하고 반응시간·차량속도를 정규분포로 무작위 지정
현재 성과
학습 및 모델 예측 제어 기반 계획은 비신호 교차로 시나리오에서 97.0%의 성공률로 제시되었습니다. 주변 차량 분류 결과를 볼록 제약조건으로 반영해 실시간 경로 생성을 수행하며, 본문에서는 낮은 계산량과 함께 높은 성공률·낮은 충돌발생률·빠른 주행완료시간을 달성한 것으로 설명합니다.
SUMO 시뮬레이터의 비신호 교차로 환경에서 충돌발생률 3.0%가 제시되었습니다. 충돌 예상 시간 기반 규칙 방식 및 A* 알고리즘과 MPC 융합 방식을 비교 대상으로 사용했으며, 주변 차량의 반응시간과 차량속도는 정규분포로 무작위 지정했습니다.
주변 물체를 상한·하한·무시로 분류해 비볼록 종방향 거리 제약조건을 볼록 제약조건으로 전환하고, 이를 MPC의 2차식 프로그래밍 문제에 결합합니다. 메인 경로가 안전기준을 위반하거나 해를 찾지 못하는 경우 비상 대책 경로를 병렬 생성해 최종 경로 후보로 활용하는 구조가 기존 규칙 기반 또는 단일 경로 최적화 방식과 구별됩니다.
상용화까지 남은 부분
실제 차량과 차량 탑재 연산 환경에서의 실시간성·안전성 실증
센서 오차, 인지 불확실성 및 복합 교통상황에서의 경로 생성 강건성 검증
비신호 교차로 외 원형 교차로·합류도로를 포함한 다양한 도로 환경과 운행설계영역에 대한 일반화 검증
기술 이전 형태·도입 과정
도입은 이렇게 진행됩니다.
검토 미팅
귀사 상황·데이터 구조 기준으로 적합성을 논의합니다. 자료 검토만으로 끝나도 됩니다.
PoC 공동 검증
연구팀 동행 하에 귀사 데이터 기준 재학습·성능을 확인합니다.
라이센싱 계약
PoC 결과를 기반으로 희망 형태(실시권·공동연구 등)를 협의합니다.
기술지도·후속
도입 초기 기술지도, 필요 시 후속 공동연구·정부과제 연계까지 진행합니다.
특허 정보
제약 조건의 확인 및 분류 학습에 기반한 자율주행 차량의 실시간 모델 예측 제어 기반 계획 방법 및 시스템
10-2023-0171336 (2023.11.30)
1020250082712 (2025.06.09)
미등록 (심사 중)
금동석 (한국과학기술원), 샤밀, 아비 라만 (한국과학기술원), 장한빈 (한국과학기술원)
한국과학기술원