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M29.01 · 차량 운동학·도로·차선·객체·의사결정

단위별 목표·권장 선수와 자료 준비 상태를 확인하고, 공개된 본문과 활동을 읽고 준비 상태를 확인할 수 있습니다.

전체 커리큘럼

학습 안내

본문을 읽고 장비 없는 기본 실습·세 확인 문제와 해설로 이해를 확인하세요.

예상 학습 시간: 미정. 이 페이지 방문이나 자료 열람으로 완료·숙달을 자동 부여하지 않습니다.

현재 경로·이전·다음 단위 확인 ↓

학습 목표

  • 차량 상태·도로/차선·인지/위치추정/계획/제어를 구분한다.
  • 저속 bicycle 모형과 정지거리 예제를 계산한다.
  • ODD·의사결정 상태와 관측 부족/중단을 명세한다.

아래 설명·실습·문제로 각 학습 목표를 확인하세요.

권장 선수

M07.05, M12.05, M13.04, M14.04, M15.06, M17.06의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.

설명 필수

세 목표에 대응하는 검수된 설명·예제를 읽습니다.

차량 자율주행을 연결된 계약으로 읽는다

차량 시스템은 센서에서 차 선/물체/주행 공간을 인지하고, 차량이 지도 어디에 있는지 추정하고, 행동/경로/속도를 계획하며, 실제 조향/가감 속을 제어한다. Autoware의 구조 문서는 여러 기능의 책임과 연결을 구분해 설명한다. 기능 이름이 같다고 데이터의 프레임/시각·유효성/가정이 자동으로 맞는 것은 아니다. 차량 통신의 ACK와 실제 운동 성공도 별개다.

M13.04의 3D 물체·M14의 융합/시간·M15/M16의 위치 추정·M17의 계획 기초를 재사용한다. 자동차 기구학이나 도로 정책을 센서 검출 하나로 대체하지 않는다. 기본 경로는 저속 가상 차량/합성 표 계산이며 실제 차량/공공 도로 주행이나 법규 준수 검증을 수행하지 않는다. 제품/장비별 동작 한계를 이 예제 수치로 정하지 않는다.

차선의 그림과 주행 가능한 영역을 구분한다

도로 모형에는 차선 중심/경계·연결/주행 방향·정지 선/교차 구역·허용 영역 등의 정보가 있을 수 있다. 영상의 선분 검출이 곧 의미 지도나 우선권 판정을 제공하는 것은 아니다. 경계가 가려졌거나 지도가 오래 됐으면 불확실성을 전달해야 한다. 지도 버전과 차량 pose의 좌표 기준을 맞춘다.

인지에서 차량 운동의 결과까지: 인지/위치추정 → 의사결정/계획 → 조향/가감속 제어 → 새 관측/감독.그림 원본 크기로 보기

그림 M29.01-1. 각 칸은 서로 다른 역할/근거다. 아래 방향은 자료/처리의 연결이며 실제 성공을 자동으로 보장하지 않는다. 직접 제작한 개념도이며 본문의 조건과 함께 읽는다.

차선 기준 좌표의 s는 경로를 따른 진행 거리, d는 옆 방향이 격 거리로 사용할 수 있다. 부호/기준선을 정해야하며 곡선/분기에서 변환의 유효 범위가 달라진다. 자체 직선 중심 선 world x 축·왼쪽 +y로두면점(5,.4)m는 s5m/d+.4m다. 같은 숫자를 body 좌표와 혼동하지 않고 차량의 폭/회전/불확실성까지 주행 가능성에 반영한다.

저속 bicycle 모형을 계산한다

단순 기구학 bicycle은 앞/뒤 차 축을 각 하나의 바퀴로 요약한 모형이다. 뒤차 축 중심의 상태(x,y,yaw), 속도 v, 휠 베이스 L, 앞바퀴조향각 δ로두면 yawrate=v/L×tanδ다. 이 모형은 평면/낮은 미끄럼 등의 가정 아래 기하적 운동을 설명하며 고속 타이어 힘/측면 미끄럼·구동/제동지연을 모두 포함하지 않는다.

자체 L2m·v2m/s·tanδ=.2이면 yawrate.2rad/s, 일정 회전 반경 v/yawrate=10m다. δ는 약.1974rad 이며 조향휠 각과 실제 바퀴 각의 기어비도 구분해야 한다. v=0에서는 이 식의 yawrate0이고 제자리 회전을 가정하지 않는다. 전후진 전환과 조향/곡률 부호는 명세에 따라 계산한다. 실제 실행에서 속도/조향이 정확히 목표를 따른다는 보장은 없다.

정지거리의 가정과 여유를 드러낸다

자체 직선 정지 모형은 속도 4m/s·명령/반응 지연.5s·일정감 속 크기 2m/s²다. 지연 중 거리 2m, 이후 제동 거리 v²/(2a)=4m, 합 6m다. 정지 장애물이 8m 앞이라면 모형상의 남는 거리 2m다. 이 값은 차량 길이/센서오차·노면/경사·제동 변화·상대 물체 운동과 추가 여유를 제외한 계산이다. 실제 안전 거리나 충돌 회피 보장으로 읽지 않는다.

지연이 1s로 늘면 지연 거리 4m+제 동 4m=8m 로모형여유 0이 된다. 평균 지연만 사용해 최악 상황을 숨기지 않는다. 관측이 오래됐거나 정지 거리 모형의 조건을 모르면 더 확실한 근거/중단 정책이 필요하다. 검출 목록이 비어 있다고 빈도로라는 뜻은 아니다.

의사결정을 상태와 근거로 남긴다

자체 상태는 대기 →관측 유효 확인 →주행후보 →실행/감시 →정지/중단으로 정한다. 시야 상실·pose 품질 저하·경로/속도 계약 불일치 때 승격을 거부한다. 경로가 있어도 현재 장애물/출력 한계/마감 조건이 맞지 않으면 실행 근거가 부족하다. 경로 계획의 출력과 구동기 명령/적용/관측을 명령 ID/시각으로 연결한다.

ODD(Operational Design Domain)는 가정한 운용 조건의 범위다. 도로/속도·조명/날씨·센서/지도·운영 감독 등을 구체적으로 정하고 범위 밖 조건을 정상 성공 분모에 섞지 않는다. 기본 활동의 ODD는 가상 평면/저속·정적 장애물/동기화된 표로 한정한다. M29.02~04는 센서별 인지와 위치/추적, .05~06은 계획/제어와 주차 실패 분석으로 이어진다.

의사 결정 표에는 경로 후보의 존재와 현재 실행 가능성을 따로 적는다. 자체 예제에서 후보 A가 짧아도 필요한 곡률이 차량 한계를 넘으면 거부해야 한다. 후보 B가 길지만 모든 제공 조건을 충족하면 비교 대상이 될 수 있다. 최단 거리 하나로 결정한 결과와 차량/시간/장애물 조건을 검증한 결과는 다른 판단이다.

관측 부족은 물체가 없다는 관측과 다르다. 센서가 멈췄는데 마지막 빈 목록을 계속 복사하면 시스템은 새 빈 도로를 본 것처럼 오해할 수 있다. 입력 유효성, 마지막 취득 시각, 적용한 예측과 남은 미확인 조건을 기록한다. 상태를 중단/재관측으로 전환했다면 그 원인을 원본 로그와 연결한다.

학습 범위와 한계

기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.

실습 필수

장비 없는 실습을 수행하고 관찰·계산 근거를 해설과 비교합니다.

  1. 제공 직선 좌표(5,.4)의 s/d를 적고 body 좌표와 구별한다.
  2. L2/v2/tanδ.2의 yawrate/회전 반경을 구한다.
  3. v4/a2/지연.5와 1s의 정지 거리/8m 여유를 비교하고 누락 가정을 적는다. 막히면 인지·pose·계획·명령/실제 운동을 나눈다.
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학습 범위와 한계

기본 실습은 장비 없이 수행합니다. 실제 장비·GPU 실증을 완료했다는 뜻은 아닙니다.

평가·해설 필수

목표별 세 서술문항에 답하고 해설·판정 기준으로 자기검토합니다.

확인 문제 Q1

차선 검출과 지도/우선권·차량 위치 추정은 같은가?

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확인 문제 Q2

L2/v2/tanδ.2의 yawrate와 회전 반경은?

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확인 문제 Q3

정지 거리 6m·장애물 8m면 현실 안전이 확정되는가? ODD/중단을 어떻게 기록하는가?

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학습 범위와 한계

서술답안과 해설이 준비되었습니다. 자기검토와 학습 완료는 숙달 인증과 별개입니다.

참고 자료

학습 확인

실습과 세 문항의 답안을 해설과 비교한 뒤, 이 단위의 학습 완료를 직접 기록할 수 있습니다. 자기검토·학습 완료는 자동 채점이나 숙달 인증과 별개입니다.

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