후보를 만드는 일과 실행해도 되는지 확인하는 일
Motion Planning은 차량이 이동할 경로와 속도/시간 궤적 후보를 만드는 작업이다. 행동 계획은 정지/진행·진로 선택 같은 수준, 경로는 기하적 위치 열, 궤적은 시간에 따른 위치/속도 등을 포함하는 수준으로 나눌 수 있다. 제어는 측정 상태를 사용해 선택 궤적을 따라갈 명령을 계산한다. Autoware의 현재 구조도 후보 생성과 검사/선택을 구분한다. 생성 성공은 실행 승인과 같은 사건이 아니다.
M17의 경로/추종기초와 M29.01의 차량 기구학, .02~04의 인지/pose/추적을 연결한다. 다른 시각/지도 버전의 입력을 그대로 합치지 않는다. 후보가 충돌하지 않는다고 판정하려면 차량/물체 형상·시각별 위치·불확실성·적용 지연과 검사 범위를 명시해야 한다. 기본 활동은 제공 가상 조건을 계산하는 것이며 실제 도심/도로 주행을 수행하지 않는다.
차량이 따라갈 수 있는 기하와 속도를 확인한다
자체 차량 모형은 휠 베이스 2m·허용 조향 각의 tan 값 절대치 ≤.25로 정한다. Bicycle 곡률 κ=tanδ/L이므로 허용 곡률 절대치 ≤.125/m다. 반경 8m는 곡률.125/m로 경계, 반경 5m는.2/m로 범위 밖이다. 제자리 회전이 가능한 모바일 로봇의 경로를 자동차에 그대로 적용할 수 없는 이유다. 조향 변화율·전 후진 전환/속도 제약도 별도로 필요하다.
일정 속도/반경의 단순 평면 관계에서 횡 가속 크기는 v²/R다. R8m·v4m/s면 2m/s²다. 자체허용횡가 속 1m/s²라면 기 하 곡률은 맞아도 속도가 범위 밖이다. 이 조건에서 허용 속도 상한 sqrt(1×8)=sqrt8≈2.828m/s다. 이 수치는 실제 차량의 마찰/안전 한계가 아닌 가상 후보 검사 규칙이며 동적 하중 이동/노면/제어오차를 포함하지 않는다.
정지와 재계획의 시간 여유를 계산한다
자체 속도 3m/s·총 지연.4s·일정감 속 크기 1.5m/s² 의 직선 정지 거리는 지연.4×3=1.2m와 제동 9/3=3m 의 합 4.2m다. 장애물까지 4m라면 이 모형만으로도 조건을 충족하지 못한다. 작은 최단 경로가 있다는 이유로 강행하지 않고 명세한 거부/중단 분기로 처리한다. 실제 정지 성능을 이 예제 하나로 보장하지 않는다.
새 장애물을 발견해 재계획할 때도 센서나 이·계산/큐·구동기 지연이 소요된다. 매번 계획을 새로 만들었다는 로그가 물리적으로 새 궤적을 즉시 적용했다는 뜻은 아니다. 취소/새 명령 seq·적용 확인·최종 관측과 유효 기간을 연결한다. 대체 궤적이 없을 때 기존 궤적을 계속 실행할지 정지할지 사전에 정하고 근거를 남긴다.
동적장애물은 공간만이 아니라 시간이 겹친다
같은 경로 교차점에 차량과 보행자 후보가 도달하는 시간이 겹치면 정적 지도만으로 검사할 수 없다. 자체교차 영역 점유 예측은 차량[2,3]s·물체[2.5,3.5]s로 준다. 두 구 간의 교집합[2.5,3]s가 있으므로 제공 점유 규칙에서 동시 점유 위험 후보다. 실제 물체의 향후 행동은 불확실하고 시간 예측 오차/형상여유도추가 검토한다.
그림 M29.05-1. 각 칸은 서로 다른 역할/근거다. 아래 방향은 자료/처리의 연결이며 실제 성공을 자동으로 보장하지 않는다. 직접 제작한 개념도이며 본문의 조건과 함께 읽는다.
차량 예측을[4,5]s로 바꾸면 주어진 물체 구간과는 겹치지 않지만 모든 미래가 안전하다는 증명은 아니다. 예측 범위와 가정·물체 갱신/가림·허용 오차를 보고한다. 교차 영역 밖 물체를 생략하거나 관측 상실을 빈 목록으로 바꾸지 않는다. 도로 상태/권한/운영 규칙 판단은 별도이며 이 합성 구간으로 실제 우선권을 결정하지 않는다.
추종 결과와 계획의 가정을 함께 보고한다
계획된 속도/곡률과 실제 측정의 차이·출력 포화·횡/종 방향 오차·마감 초과·개입/중단을 기록한다. 계획 시 정한 불확실성/차량 범위가 실제와 맞는지도 점검한다. 제어오차를 계획 문제와 섞거나, pose 오차로 틀어진 경로를 제어기 이득만 바꿔 맞추지 않는다. 원본 센서 →인지/pose→후보/검사 →명령/적용 →실제 관측의 시간 축으로 원인을 나눈다.
도심 가상 시나리오는 정적 장애물·교차 동적 물체·갑작스러운 관측 유실·지연 증가·지도/pose 불일치와 복구를 포함한다. 같은 입력/초기 조건에서 정상/실패/경계를 비교하고 성공률뿐 아니라 중단/거부 가명세대로 동작했는지 확인한다. M29.06은 이를 주차 미션의 수락 →계획 →이동 →주차/검증 →실패 복구라는 재현 실험으로 묶는다.
제어기 포화가 반복될 때에는 계획 속도/곡률이 실행 범위와 맞는지 먼저 살핀다. 오차가 커진다는 이유로 이득만 올리면 노이즈/지연·출력 제한 문제가 더 커질 수 있다. 같은 궤적을 오프라인에서 재생해 목표와 제한 전후 명령, 실제 관측의 차이를 나누면 원인 가설을 좁힐 수 있다.
후보 검사 결과에는 통과/거부와 함께 실패한 제약을 적는다. 곡률, 속도/가속, 동적 점유, 관측 나이, 지도/pose 불일치를 각각 다른 이유로 기록한다. 모든 후보가 거부된 상황도 정상적인 감독 분기일 수 있지만 미션 성공과는 구분한다. 재계획을 요청했다면 이전 명령의 취소/만료와 새 명령의 적용 근거를 함께 확인한다.