KR102434475B1 - 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법에 관한 것으로서, 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 상기 테스트 대상 이동체 및 상기 주변 이동체의 주행과 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계, 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하는 단계 및 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하고, 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고, 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위를 가진다.

Description

자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR ALGORITHM PERFORMANCE EVALUATION OF AUTONOMOUS DRIVING}
본 개시는 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로, 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 통해 시뮬레이션을 수행함으로써 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
자율주행 기술은 레이더, LIDAR(light detection and ranging), GPS, 카메라 등을 이용하여 주위의 환경을 인식함으로써, 사람의 최소한의 개입 또는 사람의 개입 없이 자율적으로 차량 등을 주행할 수 있는 기술을 지칭한다. 실제 주행 환경은 도로 영역에서의 차량, 교통 구조물 및 도로 외곽 영역에서의 건축물 등 자율주행에 영향을 미치는 요소가 다양하므로, 사람의 개입이 없는 자율 주행 기능을 확보하기 위해서는 방대한 양의 테스트가 요구된다.
한편, 자율 주행 차량은 주행 중 갑자기 끼어드는 차량 또는 교차로에서 신호를 무시하고 돌진하는 차량과 같은 다양한 상황에 대해서도 대응할 수 있어야 한다. 특정 자율 주행 알고리즘이 이와 같은 상황에 대응할 수 있는지 여부는 미리 정해진 대표 시나리오만을 이용해서는 정확하게 평가하기 어렵다. 또한, 동일한 시나리오에서도 테스트 대상 차량 또는 주변 차량의 속도나 위치 등 작은 차이에 따라 차량의 거동이 달라지고, 이에 따라 위험한 상황이 발생할 수 있기 때문에, 하나의 시나리오만을 결정하여 자율 주행 알고리즘을 평가하기 어렵다.
이와 같은 문제를 해결하기 위해, 최근에는 일반 주행과 비슷한 상황의 시나리오를 제공하는 도구들이 등장하고 있으며, 동일하게 주어진 환경 내에서 복수의 알고리즘을 비교하여 자율 주행 알고리즘을 평가하는 방법들이 개발되고 있다. 하지만, 이러한 평가 방식은 정성적인 평가일 뿐이며, 정량적인 평가를 통해 해당 자율 주행 알고리즘이 어떠한 시나리오에 취약한지 여부는 알기 어렵다. 또한, 최근에 증가하고 있는 데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 경우, 시나리오 상의 미세한 변화에도 해당 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량의 거동에 예측하기 힘든 큰 변화가 나타날 수 있는 문제가 있다. 따라서, 시나리오 내의 모든 케이스 범위에서 알고리즘의 성능을 분석하고 취약점을 정량적으로 평가할 수 있는 방법이 필요하다.
본 개시는 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법, 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 시스템(장치)을 제공한다.
본 개시는 방법, 시스템(장치) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법이 제공된다. 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체의 주행과 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계, 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하는 단계 및 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하고, 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고, 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위를 가진다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법은 제1 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 케이스를 생성하는 단계는, 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 케이스를 생성하는 단계는, 복수의 케이스 각각에 대해 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여, 테스트 대상 이동체와 주변 이동체가 충돌하도록 제3 파라미터 세트를 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제1 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체의 속도 값을 포함하고, 제3 파라미터 세트는 주변 이동체의 출발 위치 값을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오이고, 제1 파라미터 세트, 제2 파라미터 세트 및 제3 파라미터 세트는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오이고, 제1 파라미터 세트, 제2 파라미터 세트 및 제3 파라미터 세트는 교차로와 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 시뮬레이션을 수행하는 단계는, 복수의 케이스 각각에 대한 충돌 위험도를 평가하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법은 복수의 케이스 중 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 적어도 하나의 케이스에 기초하여 자율 주행 알고리즘을 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 제1 파라미터 세트 중 적어도 하나는 자율 주행 알고리즘이 작동 중인 상태에서 실제 이동 중인 이동체로부터 수신된 데이터에 의해 결정되고, 복수의 케이스 중 가장 높은 충돌 위험도를 가지는 케이스의 시뮬레이션 결과가 실제 이동 중인 이동체 내부에 설치된 디스플레이 상에 표시된다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오이고, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 상기 테스트 대상 이동체의 속도를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 주변 이동체의 가속도를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오이고, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 테스트 대상 이동체의 속도를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 충돌 지점 이동 값을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오와 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 수신하고, 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하고, 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령어들을 포함하고, 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고, 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위를 가진다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘을 평가하기 위해 하나의 충돌 시나리오 내에서 추돌 차량의 위치, 속도, 가속도 등을 변화해가며 다양한 케이스를 자동으로 생성함으로써, 자율 주행 알고리즘을 정량적으로 평가하고 성능을 검증할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 충돌 시나리오의 다양한 케이스에 대해 자율 주행 알고리즘의 충돌 위험도를 평가함으로써, 해당 자율 주행 알고리즘이 취약한 상황을 검출하여 자율 주행 알고리즘을 효율적으로 개선할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량이 실제 도로 위에서 주행하면서 충돌 시나리오의 다양한 케이스에 대해 차량의 거동을 시뮬레이션할 수 있고, 시뮬레이션 결과를 차량 내부에서 확인할 수 있으므로, 해당 자율 주행 알고리즘의 주행 성능을 안전하고 효과적으로 평가할 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, '통상의 기술자'라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가를 위한 충돌 시나리오의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 또는 정보 처리 시스템의 프로세서의 내부 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 차선 변경 충돌 시나리오와 연관된 파라미터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 차선 변경 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오와 연관된 파라미터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오에서 충돌 위치 이동 파라미터의 충돌 유형의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 회피 알고리즘에 의해 생성된 회피 경로 후보 및 각 경로의 위험도의 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 실제 도로에서 주행 중인 차량의 내부에 설치된 디스플레이를 통해 시뮬레이션의 결과가 표시되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.
본 개시에서, '이동체'는 자율 주행 알고리즘이 적용되어 자율 주행 및/또는 비행하는 물체를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량, 드론, 로봇을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 본 개시에서 '테스트 대상 이동체'는 자율 주행 알고리즘이 적용되는 이동체일 수 있으며, '주변 이동체'는 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체를 평가하기 위해 이용되는 시뮬레이션 상의 가상의 이동체를 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '파라미터 세트'는 하나 또는 복수의 파라미터의 집합을 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가를 위한 충돌 시나리오(110, 120)의 예시를 나타내는 도면이다. 자율 주행 알고리즘을 적용한 차량(또는 이동체)가 상용화되기 위해서는 우선적으로 안전성이 확보되어야 한다. 안전성이 확보되지 않은 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량이 실제 도로에서 주행 테스트하는 것은 다른 주행 차량 또는 보행자에게 위험하므로, 시뮬레이션을 통해 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가하는 것이 필요하다. 시뮬레이션을 통해 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서는, 다양한 시나리오에서의 자율 주행 차량의 거동 방식에 대해 평가하고, 동일한 시나리오에서도 주변 차량의 위치, 속도, 또는 가속도가 변화함에 따라 다양한 케이스를 생성하여 반복적으로 평가할 필요가 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 다양한 충돌 시나리오에 대하여 자율 주행 알고리즘의 성능 평가를 수행할 수 있다. 구체적으로, 일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오와 연관된 파라미터를 수신하고, 이에 기초하여 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체의 주행과 연관된 파라미터를 자동으로 결정할 수 있다. 그 이후, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 추가적으로, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 복수의 케이스 각각에 대하여 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 또한, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 케이스에 기초하여 자율 주행 알고리즘의 업데이트를 수행할 수 있다. 즉, 사용자는 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템을 이용하여 각각의 시나리오의 다양한 케이스에 대하여 반복적인 시뮬레이션을 진행하고, 각각의 시나리오에서 평가하고자 하는 차량의 거동을 평가할 수 있다. 또한, 테스트 대상 이동체와 주변 이동체의 사이의 충돌 위험도를 평가하여 가장 위험한 상황이 발생한 케이스 또는 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 케이스들을 도출할 수 있고, 해당 케이스를 기초로 자율 주행 알고리즘을 개선시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)에 대하여 자율 주행 알고리즘의 성능 평가를 수행할 수 있다. 여기서, 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)는 고속도로 주행에서 빈번하게 발생하는 충돌 시나리오로서, 테스트 대상 이동체가 주행하는 도중에 주변 이동체가 차선을 변경함으로써, 충돌을 유발하는 시나리오로 설정될 수 있다. 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)는 끼어드는 주변 이동체의 속도, 거리, 가속도 등 다양한 조건에 따라 테스트 대상 이동체의 대응이 달라질 수 있기 때문에 중요한 시나리오 중 하나이다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)와 연관된 파라미터들을 수신할 수 있고, 이를 기초로 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 차선 변경과 연관된 파라미터를 수신 또는 결정하고, 이를 기초로 복수의 케이스를 생성하여 충돌 위험도를 평가하는 방법은 도 4 내지 도 5를 참조하여 상세히 후술된다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 교차로와 연관된 충돌 시나리오(120)에 대하여 자율 주행 알고리즘의 성능 평가를 수행할 수 있다. 여기서, 교차로와 연관된 충돌 시나리오(120)는 도심 주행에서 빈번하게 발생하는 충돌 시나리오로서, 대표적으로 테스트 대상 이동체와 주변 이동체 사이의 수직 충돌 시나리오로 설정될 수 있다. 수직 충돌의 특성상 주변 이동체가 테스트 대상 이동체의 전방으로 끼어들어 충돌하는 시나리오 또는 주변 이동체가 테스트 대상 이동체의 측면을 충돌하는 시나리오 등과 같이 충돌 지점이 이동함에 따라 복수의 충돌 시나리오가 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 교차로와 연관된 충돌 시나리오(120)와 연관된 파라미터들을 수신할 수 있고, 이를 기초로 교차로와 연관된 충돌 시나리오(120)와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 교차로와 연관된 파라미터를 수신 또는 결정하고, 이를 기초로 복수의 케이스를 생성하여 충돌 위험도를 평가하는 방법은 도 6 내지 도 8를 참조하여 상세히 후술된다.
이하 본 개시의 실시예들에서는, 설명의 편의를 위해, 대표적인 충돌 시나리오인 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오(110)와 교차로와 연관된 충돌 시나리오(120)를 예시로 하여 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법을 설명하지만, 이에 한정되지 않고, 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다른 충돌 시나리오를 적용할 수 있음은 물론이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 자율 주행 알고리즘 성능 평가 애플리케이션이 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, PC 단말, 휴대폰 단말, 태블릿 단말, 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(212), 프로세서(214), 통신 모듈(216) 및 입출력 인터페이스(218)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(232), 프로세서(234), 통신 모듈(236) 및 입출력 인터페이스(238)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(216, 236)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(240)는 입출력 인터페이스(218)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.
메모리(212, 232)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(212, 232)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(212, 232)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(210)에 설치되어 구동되는 자율 주행 알고리즘 성능 평가 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(212, 232)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(212, 232)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예: 자율 주행 알고리즘 성능 평가 애플리케이션)에 기반하여 메모리(212, 232)에 로딩될 수 있다.
프로세서(214, 234)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(212, 232) 또는 통신 모듈(216, 236)에 의해 프로세서(214, 234)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(214, 234)는 메모리(212, 232)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(216, 236)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(214)가 메모리(212) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청(예를 들어, 충돌 시나리오에 대한 시뮬레이션 수행 요청)은 통신 모듈(216)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(234)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(236)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(216)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)은 정보 처리 시스템(230)으로부터 통신 모듈(216)을 통해 충돌 시나리오에 대한 시뮬레이션 수행 결과를 수신할 수 있다.
입출력 인터페이스(218)는 입출력 장치(240)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(218)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(214)가 메모리(212)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(230)이나 다른 사용자 단말(210)이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이 입출력 인터페이스(218)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 2에서는 입출력 장치(240)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(238)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 2에서는 입출력 인터페이스(218, 238)가 프로세서(214, 234)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(218, 238)가 프로세서(214, 234)에 포함되도록 구성될 수 있다.
사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(240) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(214)는 자율 주행 알고리즘 성능 평가 애플리케이션 또는 웹 브라우저 애플리케이션을 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션과 연관된 프로그램 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(212)에 로딩될 수 있다. 애플리케이션이 동작되는 동안에, 사용자 단말(210)의 프로세서(214)는 입출력 장치(240)로부터 제공된 정보 및/또는 데이터를 입출력 인터페이스(218)를 통해 수신하거나 통신 모듈(216)을 통해 정보 처리 시스템(230)으로부터 정보 및/또는 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 정보 및/또는 데이터를 처리하여 메모리(212)에 저장할 수 있다. 또한, 이러한 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(216)을 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.
자율 주행 알고리즘 성능 평가 애플리케이션이 동작되는 동안에, 프로세서(214)는 입출력 인터페이스(218)와 연결된 터치 스크린, 키보드 등의 입력 장치(240)를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트 및/또는 이미지를 메모리(212)에 저장하거나 통신 모듈(216) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(214)는 터치 스크린, 키보드 등의 입력 장치를 통하여 충돌 시나리오와 연관된 파라미터 등에 대한 정보 등을 수신할 수 있다. 이에 따라 수신된 요청 및/또는 정보는 통신 모듈(216) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다.
사용자 단말(210)의 프로세서(214)는 입출력 장치(240), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(230) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(214)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(216) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(210)의 프로세서(214)는 입출력 인터페이스(218)를 통해 입출력 장치(240)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(214)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.
정보 처리 시스템(230)의 프로세서(234)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(234)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(236) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다. 도 2에서는 정보 처리 시스템(230)이 단일 시스템으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 자율 주행 알고리즘 성능 평가와 연관된 다양한 서비스를 제공하기 위한 복수의 시스템/서버로 구성될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 자율 주행 알고리즘 성능 평가 시뮬레이션 모델을 포함한 별도의 서버 등을 포함할 수 있다.
앞에서는, 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 통신하며 자율 주행 알고리즘 성능 평가를 수행하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(210)이 정보 처리 시스템(230) 없이 자체적으로 자율 주행 알고리즘 성능 평가를 수행하는 것도 가능하다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 또는 정보 처리 시스템의 프로세서(300)의 내부 구성을 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서(314)는 파라미터 생성부(310), 케이스 생성부(320), 시뮬레이션 수행부(330), 충돌 위험도 평가부(340) 및 알고리즘 업데이트부(350)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 파라미터 생성부(310)는 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체의 주행과 연관된 파라미터 세트를 결정 또는 수신할 수 있다. 이 경우, 충돌 시나리오와 연관된 파라미터 세트는 고정된 값을 가지는 파라미터 세트(또는 제1 파라미터 세트) 및 미리 정해진 스위핑 범위(sweeping range)를 가지는 파라미터 세트(또는 제2 파라미터 세트)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오의 경우, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 테스트 대상 이동체의 속도를 포함할 수 있다. 또한, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 주변 이동체의 가속도를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 교차로와 연관된 충돌 시나리오의 경우, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 테스트 대상 이동체의 속도를 포함할 수 있다. 또한, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 충돌 지점 이동 값을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 케이스 생성부(320)는 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 케이스 생성부(320)는 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 또한, 케이스 생성부(320)는 복수의 케이스 각각에 대하여 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 테스트 대상 이동체와 주변 이동체가 충돌하도록 제3 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 여기서 제3 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체와 주변 이동체 사이의 상호 관계를 정하기 위하여 정의된 파라미터로서, 차량동역학적 특성을 통해 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트와 연관될 수 있다. 이 경우, 케이스 생성부(320)는 제1 파라미터 세트와 연관된 테스트 대상 이동체의 속도 값을 기초로 제3 파라미터 세트와 연관된 주변 이동체의 출발 위치 값을 결정함으로써, 충돌 시나리오의 복수의 케이스 각각의 활성화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 수행부(330)는 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 충돌 위험도 평가부(340)는 복수의 케이스 각각에 대한 시뮬레이션 결과에 기초하여 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 예를 들어, 충돌 위험도 평가부(340)는 복수의 케이스 각각에 대하여 역 충돌시간(Inverse Time-To-Collision, TTC-1)을 이용하여 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 이 경우, 충돌 위험도 평가부(340)는 미리 결정된 임계치 이상(예를 들어, TTC-1 값이 3 이상)의 충돌 위험도를 갖는 엣지 케이스(edge case)를 결정할 수 있다. 엣지 케이스는 해당 자율 주행 알고리즘의 취약한 상황을 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 충돌 위험도 평가부(340)는 복수의 케이스에 대하여 역 충돌시간(Inverse Time-To-Collision, TTC-1)의 평균 값을 산출하거나 미리 결정된 임계치를 초과하는 케이스의 수를 산정하여 해당 자율 주행 알고리즘의 성능을 정량적으로 평가할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 알고리즘 업데이트부(350)는 복수의 케이스 중 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 케이스에 기초하여 자율 주행 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 역 충돌시간이 미리 결정된 임계치 이상(예를 들어, TTC-1 값이 3 이상)의 값을 갖는 경우, 이를 해당 자율 주행 알고리즘의 취약한 상황을 나타내는 엣지 케이스로 결정될 수 있고, 알고리즘 업데이트부(350)는 엣지 케이스를 기초로 자율 주행 알고리즘을 업데이트하여 알고리즘을 개선할 수 있다.
도 3에서 도시한 프로세서(300)의 내부 구성은 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 도시한 내부 구성 외 다른 구성을 추가로 포함하거나, 일부 구성이 생략될 수 있으며, 일부 과정이 다른 구성 또는 외부 시스템에 의해 수행될 수 있다. 또한, 도 3에서 프로세서(300)의 내부 구성들을 기능별로 구분하여 설명하였으나, 이것은 내부 구성들이 반드시 물리적으로 구분되는 것을 의미하지 않는다. 추가적으로, 도 3에서는 하나의 프로세서(300)가 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 프로세서로 구성될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 차선 변경 충돌 시나리오(400)와 연관된 파라미터의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 차선 변경 충돌 시나리오(400)는 테스트 대상 이동체(410) 및 주변 이동체(420)가 충돌 위치(430)에서 충돌하는 시나리오일 수 있다. 이 경우, 차선 변경 충돌 시나리오(400)와 연관된 파라미터는 테스트 대상 이동체(410)의 속도(
Figure 112022008206701-pat00001
), 충돌 위치까지의 도달 시간(
Figure 112022008206701-pat00002
), 테스트 대상 이동체(410)의 예상 이동 거리(
Figure 112022008206701-pat00003
), 충돌 위치(
Figure 112022008206701-pat00004
)(430), 시나리오 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00005
)(440), 주변 이동체(420)의 속도(
Figure 112022008206701-pat00006
), 주변 이동체(420)의 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00007
)(450), 차선 변경 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00008
)(460) 및 주변 이동체(420)의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00009
)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘을 평가하는 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하기 위하여, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 평가 대상의 시나리오에 대해 이동체의 주행(또는 비행) 특성을 반영하여 파라미터화를 수행할 수 있다. 이 경우 파라미터의 값은 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420) 사이의 상호 작용 및 충돌을 고려하여 산출될 수 있다.
아래의 표 1은 차선 변경 충돌 시나리오(400)를 구성하는 파라미터를 나타낸다. 충돌 시나리오와 연관된 파라미터를 도출하기 위해서는, 우선적으로 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420) 사이의 충돌 위치(
Figure 112022008206701-pat00010
)(430)를 결정하고, 이를 기초로 시나리오 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00011
)(440) 및 주변 이동체의 주행 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00012
)(450)가 결정될 수 있다. 구체적으로, 충돌 시나리오를 생성하기 위한 주변 이동체의 주행 시작 위치(450)(
Figure 112022008206701-pat00013
)는 테스트 대상 이동체가 시나리오 시작 위치(440)(
Figure 112022008206701-pat00014
)를 통과하는 시점에서의 주변 이동체(420)의 속도 및 위치 정보를 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 차선 변경과 연관된 시나리오(400)는 주변 이동체(420)의 차선 변경의 시작 위치(460)를 결정하는 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어. 운전자의 속도와 주행 특성에 따라 짧은 시간 내 급하게 차선을 변경하거나, 상대적으로 긴 시간에 동안 차선을 변경할 수 있으므로, 주변 이동체의 가속도 범위에 기초하여 주변 이동체의 차선 변경 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00015
)(460)가 결정될 수 있다.
구 분 파라미터
Preset
Parameter		 충돌 위치
(Collision Point)
Figure 112022008206701-pat00016
충돌 위치까지의 도달 시간
(Scenario Activation Time)
Figure 112022008206701-pat00017
테스트 대상 이동체의 속도
(Ego Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00018
Calculated
Parameter		 테스트 대상 이동체의 예상 이동 거리
(Scenario Activation Distance)
Figure 112022008206701-pat00019
시나리오 시작 위치
(Scenario Activation Point)
Figure 112022008206701-pat00020
주변 이동체의 시작 위치(Surrounding Vehicle Start Point)
Figure 112022008206701-pat00021
주변 이동체의 차선 변경 시작 위치
(Lane Change Start Point)
Figure 112022008206701-pat00022
Sweeping
Parameter		 주변 이동체의 속도
(Surrounding Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00023
주변 이동체의 가속도
(Surrounding Vehicle Acceleration)
Figure 112022008206701-pat00024
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 차량동역학적 특성을 이용하여 충돌 시나리오와 연관된 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 차선 변경과 연관된 시나리오(400)에서 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420)의 충돌 위치(430)에서의 충돌을 유도하기 위해 차량동역학적 특성을 이용하여 차선 변경과 연관된 파라미터를 결정할 수 있다.
우선, 테스트 대상 이동체(410)가 특정 위치로부터 충돌 위치(430)까지 도달하는데 소요된 시간(즉,
Figure 112022008206701-pat00025
)은 충돌 시나리오가 활성화되는 위치(또는 시나리오 시작 위치)와 연관될 수 있다. 즉, 테스트 대상 이동체(410)의 충돌 위치(430)까지의 도달 시간(
Figure 112022008206701-pat00026
)을 설정함으로써, 테스트 대상 이동체(410)가 충돌 위치까지 도달하기 N 초 전에 시나리오를 활성화시키는 것으로 결정할 수 있다. 이 경우, 시나리오가 진행되는 동안 테스트 대상 이동체(410)의 예상 이동 거리(
Figure 112022008206701-pat00027
)는 아래 수학식 1에 따라 산출될 수 있고, 시나리오 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00028
)는 아래 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00029
Figure 112022008206701-pat00030
여기서,
Figure 112022008206701-pat00031
는 테스트 대상 이동체(410)의 충돌 위치(430)까지의 도달 시간을 의미하고,
Figure 112022008206701-pat00032
는 테스트 대상 이동체(410)의 속도를 나타낼 수 있다. 또한,
Figure 112022008206701-pat00033
는 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420)의 충돌 위치(430)를 나타내고,
Figure 112022008206701-pat00034
는 시나리오가 활성화되는 동안의 테스트 대상 이동체의 예상 이동 거리를 나타낼 수 있다.
의도적인 충돌 시나리오를 생성하기 위해, 주변 이동체(420)의 주행 특성과 연관된 파라미터를 결정할 필요가 있다. 구체적으로, 주변 이동체(420)의 주행 거리(
Figure 112022008206701-pat00035
)는 수학식 3에 따라 산출될 수 있다. 또한, 주변 이동체(420)의 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00036
)는 수학식 4에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00037
Figure 112022008206701-pat00038
여기서,
Figure 112022008206701-pat00039
는 테스트 대상 이동체(410)의 충돌 위치(430)까지의 도달 시간,
Figure 112022008206701-pat00040
는 주변 차량의 속도를 나타내고,
Figure 112022008206701-pat00041
는 시나리오가 진행되는 동안 테스트 대상 이동체(410)의 예상 이동 거리,
Figure 112022008206701-pat00042
는 테스트 대상 이동체(410)의 속도 및
Figure 112022008206701-pat00043
는 주변 이동체(420)의 속도를 나타낼 수 있다.
차선 변경 충돌 시나리오(400)에서는 주변 이동체(420)가 직진 주행을 하는 구간과 차선 변경을 하는 구간으로 구분될 수 있다. 주변 이동체(420)가 차선 변경하는 구간에서 주변 이동체(420)의 주행 거리(
Figure 112022008206701-pat00044
)는 수학식 5에 따라 산출할 수 있다. 또한, 차선 변경 시간(
Figure 112022008206701-pat00045
)은 수학식 6에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00046
Figure 112022008206701-pat00047
여기서,
Figure 112022008206701-pat00048
는 주변 이동체(420)의 주행 속도,
Figure 112022008206701-pat00049
는 차선 변경 시간을 나타낼 수 있고,
Figure 112022008206701-pat00050
는 차선의 너비,
Figure 112022008206701-pat00051
는 주변 이동체의 측방향 가속도를 나타낼 수 있다. 예를 들어,
Figure 112022008206701-pat00052
는 3.6 m일 수 있다.
또한, 주변 이동체(420)의 차선 변경 중 테스트 대상 이동체의 주행거리(
Figure 112022008206701-pat00053
)는 수학식 7에 따라 산출될 수 있고, 주변 이동체(420)가 직진 주행하는 도중 차선 변경을 시작하는 차선 변경 위치(
Figure 112022008206701-pat00054
)는 수학식 8에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00055
Figure 112022008206701-pat00056
여기서,
Figure 112022008206701-pat00057
는 주변 이동체의 주행 속도,
Figure 112022008206701-pat00058
는 차선의 너비,
Figure 112022008206701-pat00059
는 주변 이동체(420)의 측방향 가속도를 나타낼 수 있다. 또한,
Figure 112022008206701-pat00060
는 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420)의 충돌 위치(430),
Figure 112022008206701-pat00061
은 주변 이동체(420)가 차선 변경하는 구간에서 주변 이동체(420)의 주행 거리를 나타낼 수 있다. 여기서, 주변 이동체(420)의 측방향 가속도(
Figure 112022008206701-pat00062
)는 주변 이동체(420)가 차선을 변경하는 경우, 차선을 급하게 변경하는지, 천천히 변경하는지 여부와 연관될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 여기서, 파라미터 세트는 고정된 값을 가지는 제1 파라미터 세트(표 1의 preset parameter)와 미리 정해진 스위핑 범위를 가지는 제2 파라미터 세트(표 1의 sweeping parameter)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다.
차선 변경과 연관된 시나리오(400)의 경우, 제2 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체(410) 및 주변 이동체(420) 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00063
)와 주변 이동체의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00064
)를 포함할 수 있다. 이 때, 테스트 대상 이동체(410) 및 주변 이동체(420) 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00065
)는 수학식 9에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00066
즉, 차선 변경과 연관된 시나리오(400)에서, 프로세서는 테스트 대상 이동체(410) 및 주변 이동체(420) 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00067
)와 주변 이동체의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00068
) 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 프로세서는 각 케이스에 대해서 제1 파라미터 세트(표 1의 preset parameter)와 제2 파라미터 세트(표 1의 sweeping parameter)에 기초하여, 제3 파라미터 세트(표 1의 calculated parameter)를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 테스트 대상 이동체(410)와 주변 이동체(420)가 충돌하도록 제3 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 제1 파라미터 세트와 연관된 테스트 대상 이동체의 속도 값에 기초하여 제3 파라미터 세트와 연관된 주변 이동체의 출발 위치 값을 결정할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 차선 변경 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프(500)의 예시를 나타내는 도면이다. 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대하여 자율 주행 알고리즘을 평가하기 위해서는 위험도를 객관적으로 나타낼 수 있는 지표가 필요하다. 예를 들어, 위험도 판단 지표인 역 충돌 시간(inverse TTC)을 사용할 수 있다. 이는 수학식 10에 따라 산출할 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00069
여기서,
Figure 112022008206701-pat00070
은 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 상대 속도,
Figure 112022008206701-pat00071
는 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 상대 위치를 나타낼 수 있다. 즉, 충돌 시간(
Figure 112022008206701-pat00072
)은 테스트 대상 이동체와 주변 이동체 사이의 TTC이며, 주변 이동체와의 실시간 위험도를 나타낸다. 예를 들어, 충돌 시나리오의 복수의 케이스 각각에 대한 시뮬레이션이 수행하는 동안의 역 충돌 시간은 지속적으로 산출되며, 산출된 역 충돌 시간 중 최대값이 해당 케이스의 충돌 위험도로 결정될 수 있다. 충돌 시간(
Figure 112022008206701-pat00073
)은 주변 이동체와의 실시간 위험도를 나타내므로, 주변 이동체가 계획된 경로대로 차선을 변경하더라도, 테스트 대상 이동체가 브레이크를 밝아 감속함으로써 주변 이동체와의 거리를 유지한다면, 낮은 위험도(
Figure 112022008206701-pat00074
)를 가지게 된다. 즉, 역 충돌 시간(
Figure 112022008206701-pat00075
)의 값이 클수록 위험도가 크고, 역 충돌 시간(
Figure 112022008206701-pat00076
)의 값이 작을수록 위험도가 낮은 것을 의미한다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 차선 변경과 연관된 시나리오의 복수의 케이스 각각에 대한 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 차선 변경 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프(500)는 미리 결정된 스위핑 범위를 가지는 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00077
)와 주변 이동체의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00078
)를 기초로 생성된 복수의 케이스 각각에 대하여 산출된 역 충돌시간(
Figure 112022008206701-pat00079
)의 그래프일 수 있다.
차선 변경과 연관된 시나리오의 복수의 케이스에 대해 역 충돌시간을 이용한 충돌 위험도 그래프(500)의 평가를 위한 파라미터 설정은 표 2와 같다. 고속도로 상황을 가정하여 테스트 대상 이동체의 속도를 약 100 km/h로 설정하였고, 센서의 인지 거리 한계를 고려하여 시나리오 시작 거리(또는 테스트 대상 이동체의 예상 이동 거리)는 충돌 위치에서 100 m 떨어진 곳으로 설정하였다. 주변 이동체의 경우 주행 속도는 80 km/h 내지 120 km/h(22.2 m/s 내지 33.4 m/s)의 속도를 2.8 m/s 단위로 5개의 구간으로 분류하여 스위핑 범위를 설정하였으며, 주변 이동체의 다양한 차선 변경 주행 특성을 반영하기 위하여 주변 이동체의 가속도는 4.8 m/s2 내지 7.2 m/s2의 구간을 0.6 m/s2 단위로 5개로 구간으로 나누어 스위핑 범위를 설정하였다. 자율 주행 알고리즘은 규칙 기반 충돌 회피 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
구 분 파라미터 공칭값
(Nominal Value)
테스트 대상 이동체의
예상 이동 거리
(Scenario Activation Distance)
Figure 112022008206701-pat00080
 100
테스트 대상 이동체의 속도(Ego Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00081
 27.8
주변 이동체의 속도
(Surrounding Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00082
 22.2 : 2.8 : 33.4
주변 이동체의 가속도(Surrounding Vehicle Acceleration)
Figure 112022008206701-pat00083
 4.8 : 0.6 : 7.2
해당 조건에 따라 미리 결정된 스위핑 범위 내에서 파라미터를 스위핑하여, 총 25개의 케이스에 대해 반복하여 시뮬레이션을 진행하였고, 그 결과를 분석하였다. 차선 변경과 연관된 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도의 시뮬레이션 결과는 도 5에 도시된 바와 같다. 테스트 대상 이동체와 주변 이동체의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00084
)가 커질수록, 즉 주변 이동체가 테스트 대상 이동체보다 느리게 주행할수록 위험도가 커지는 경향을 보였다. 이는 테스트 대상 이동체와 주변 이동체의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00085
)가 커질수록 충돌 시간이 짧기 때문에 위험도가 커지는 경향을 보이는 것으로 판단된다. 또한, 주변 이동체의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00086
)의 경우, 최대 가속도가 높아질수록 위험해지는 경향을 보였다. 주변 이동체의 최대 가속도는 주변 이동체가 급하게 차선을 변경하여 테스트 대상 이동체의 주행 차선으로 끼어드는지를 나타내므로, 주변 이동체가 급하게 차선을 변경하는 경우, 위험도가 커지는 경향을 나타내는 것으로 판단된다. 규칙 기반 충돌회피 알고리즘의 특성상 분석 결과가 비교적 합리적인 결과를 보이는 것을 알 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 갖는 엣지 케이스(510)를 결정할 수 있다. 엣지 케이스(510)는 해당 자율 주행 알고리즘의 취약한 상황을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00087
)와 주변 이동체의 가속도(
Figure 112022008206701-pat00088
)로 생성된 케이스에 대해 임계치 이상의 충돌 위험도를 갖는 경우, 해당 케이스를 엣지 케이스(510)로 결정할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 복수의 케이스에 대하여 역 충돌시간의 평균 값을 산출하거나 미리 결정된 임계치를 초과하는 케이스의 수를 산정하여 해당 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오(600)와 연관된 파라미터의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 교차로 충돌 시나리오(600)는 테스트 대상 이동체(610) 및 주변 이동체(620)가 충돌 위치(630)에서 충돌하는 시나리오일 수 있다. 이 경우, 교차로 충돌 시나리오(600)와 연관된 파라미터는 테스트 대상 이동체(610)의 속도(
Figure 112022008206701-pat00089
), 충돌 위치까지의 도달 시간(
Figure 112022008206701-pat00090
), 테스트 대상 이동체(610)의 예상 이동 거리(
Figure 112022008206701-pat00091
), 충돌 위치(
Figure 112022008206701-pat00092
)(630), 시나리오 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00093
)(640), 주변 이동체(620)의 속도(
Figure 112022008206701-pat00094
), 주변 이동체(620)의 시작 위치(
Figure 112022008206701-pat00095
)(650), 충돌 위치 이동(
Figure 112022008206701-pat00096
)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘을 평가하는 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하기 위하여, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 평가 대상의 시나리오에 대해 이동체의 주행(또는 비행) 특성을 반영하여 파라미터화를 수행할 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 차량동역학적 특성을 이용하여 충돌 시나리오와 연관된 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 교차로와 연관된 시나리오(600)에서 테스트 대상 이동체(610)와 주변 이동체(620)의 충돌 위치(630)에서의 충돌을 유도하기 위해 차량동역학적 특성을 이용하여 파라미터를 결정할 수 있다.
아래의 표 3은 교차로 충돌 시나리오(600)를 구성하는 파라미터를 나타낸다. 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 도 4에서 전술한 파라미터와 동일하거나 대응되는 파라미터에 대해 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 교차로 충돌 시나리오(600)는 차선 변경 시나리오(예, 도 4의 400)와 달리 충돌 위치 이동(collision point shift,
Figure 112022008206701-pat00097
) 파라미터를 포함할 수 있다. 충돌 위치 이동 파라미터는 테스트 대상 이동체(610)와 주변 이동체(620)가 교차로에서 충돌 시, (ⅰ)테스트 대상 이동체(610)의 측면에 주변 이동체(620)의 정면이 충돌하는 유형, (ⅱ) 테스트 대상 이동체(610)의 전면의 모서리와 주변 이동체(620)의 전면의 모서리가 충돌하는 유형 및 (ⅲ) 주변 이동체(620)의 측면에 테스트 대상 이동체(610)의 정면이 충돌하는 유형으로 구분하기 위하여 필요하다.
구 분 파라미터
Preset
Parameter		 충돌 위치
(Collision Point)
Figure 112022008206701-pat00098
충돌 위치까지의 도달 시간
(Scenario Activation Time)
Figure 112022008206701-pat00099
테스트 대상 이동체의 속도
(Ego Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00100
Calculated
Parameter		 테스트 대상 이동체의 예상 이동 거리
(Scenario Activation Distance)
Figure 112022008206701-pat00101
시나리오 시작 위치
(Scenario Activation Point)
Figure 112022008206701-pat00102
주변 이동체의 시작 위치
(Surrounding Vehicle Start Point)
Figure 112022008206701-pat00103
Sweeping
Parameter		 주변 이동체의 속도
(Surrounding Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00104
충돌 위치 이동
(Collision Point Shift)
Figure 112022008206701-pat00105
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 여기서, 파라미터 세트는 고정된 값을 가지는 제1 파라미터 세트(표 3의 preset parameter)와 미리 정해진 스위핑 범위를 가지는 제2 파라미터 세트(표 3의 sweeping parameter)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다.
교차로과 연관된 시나리오(600)의 경우, 제2 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체(610) 및 주변 이동체(620) 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00106
)와 충돌 위치 이동(
Figure 112022008206701-pat00107
)을 포함할 수 있다. 즉, 교차로와 연관된 시나리오(600)에서, 프로세서는 테스트 대상 이동체(610) 및 주변 이동체(620) 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00108
)와 충돌 위치 이동(
Figure 112022008206701-pat00109
) 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 프로세서는 각 케이스에 대해서 제1 파라미터 세트(표 3의 preset parameter)와 제2 파라미터 세트(표 3의 sweeping parameter)에 기초하여, 제3 파라미터 세트(표 3의 calculated parameter)를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 테스트 대상 이동체(610)와 주변 이동체(620)가 충돌하도록 제3 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 제1 파라미터 세트와 연관된 테스트 대상 이동체의 속도 값에 기초하여 제3 파라미터 세트와 연관된 주변 이동체의 출발 위치 값을 결정할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프(700)의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 교차로와 연관된 시나리오의 복수의 케이스 각각에 대한 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 교차로 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도 그래프(700)는 미리 결정된 스위핑 범위를 가지는 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00110
)와 충돌 위치 이동(
Figure 112022008206701-pat00111
)을 기초로 생성된 복수의 케이스 각각에 대하여 산출된 역 충돌시간(
Figure 112022008206701-pat00112
)의 그래프일 수 있다.
교차로와 연관된 시나리오의 복수의 케이스에 대해 역 충돌시간을 이용한 충돌 위험도 그래프(700)의 평가를 위한 파라미터 설정은 표 4와 같다. 도심 교차로 주행 상황을 가정하여 테스트 대상 이동체의 속도를 약 40 km/h로 설정하였고, 시나리오 시작 거리(또는 테스트 대상 이동체의 예상 이동 거리)는 충돌 위치에서 100 m 떨어진 곳으로 설정하였다. 주변 이동체의 경우 주행 속도는 20 km/h 내지 60 km/h(5.5 m/s 내지 16.7 m/s)의 속도를 2.8 m/s 단위로 5개의 구간으로 분류하여 스위핑 범위를 설정하였으며, 테스트 대상 이동체와 주변 이동체 사이의 교차로 충돌 유형을 구분하기 위해 충돌 위치 이동을 -3.6 m 내지 3.6m의 범위를 1.8m 단위로 5개의 구간으로 분류하여 스위핑 범위를 설정하였다. 자율 주행 알고리즘은 규칙 기반 충돌 회피 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 대안적으로, 규칙 기반 출동 회피 알고리즘이 아닌 학습 기반 인공지능 알고리즘이 사용될 수 있다.
구 분 파라미터 공칭값
(Nominal Value)
테스트 대상 이동체의
예상 이동 거리
(Scenario Activation Distance)
Figure 112022008206701-pat00113
 100
테스트 대상 이동체의 속도(Ego Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00114
 11.1
주변 이동체의 속도
(Surrounding Vehicle Speed)
Figure 112022008206701-pat00115
 5.5 : 2.8 : 16.7
충돌 위치 이동
(Collision Point Shift)
Figure 112022008206701-pat00116
 -3.6 : 1.8 : 3.6
해당 조건에 따라 미리 결정된 스위핑 범위 내에서 파라미터를 스위핑하여, 총 25개의 케이스에 대해 반복하여 시뮬레이션을 진행하였고, 그 결과를 분석하였다. 교차로과 연관된 시나리오의 복수의 케이스에 대한 충돌 위험도의 시뮬레이션 결과는 도 7에 도시된 바와 같다. 테스트 대상 이동체와 주변 이동체의 상대 속도(
Figure 112022008206701-pat00117
)가 커질수록, 위험도가 약간 커지는 경향을 보였지만, 차선 변경 시나리오에 비하여 큰 변화를 보이지는 않았다. 다만, 실제 자율주행 알고리즘을 평가에 활용할 경우, 센서 인식 거리 제한 등 환경에 따라 위험 수준에 차이가 있을 것으로 판단된다. 이에 비해서 충돌 위치 이동의 경우 위험도 경향 변화가 크게 나타나는 것을 볼 수 있다. 이는 주변 이동체가 테스트 대상 이동체보다 먼저 도착하여 테스트 대상 이동체의 전면으로 끼어들어 충돌하는 상황에 대응하는 것이 어렵다는 것을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 갖는 엣지 케이스를 결정할 수 있다. 엣지 케이스는 해당 자율 주행 알고리즘의 취약한 상황을 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 복수의 케이스에 대하여 역 충돌시간의 평균 값을 산출하거나 미리 결정된 임계치를 초과하는 케이스의 수를 산정하여 해당 자율 주행 알고리즘의 성능을 평가할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 교차로 충돌 시나리오에서 충돌 위치 이동 파라미터의 충돌 유형(810, 820, 830)의 예시를 나타내는 도면이다. 교차로 충돌 시나리오(예, 도 6의 600)는 충돌 위치 이동(collision point shift) 파라미터를 포함할 수 있다. 이는 테스트 대상 이동체와 주변 이동체가 교차로에서 충돌 시, (ⅰ) 테스트 대상 이동체의 측면과 주변 이동체의 정면이 충돌하는 유형(810), (ⅱ) 테스트 대상 이동체의 전면의 모서리와 주변 이동체의 전면의 모서리가 충돌하는 유형(820) 및 (ⅲ) 주변 이동체의 측면과 테스트 대상 이동체의 정면이 충돌하는 유형(830)으로 구분하기 위하여 필요하다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 미리 정해진 스위핑 범위를 가지는 파라미터 세트(또는 제2 파라미터) 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 미리 설정된 충돌 위치(
Figure 112022008206701-pat00118
)에 미리 결정된 스위핑 범위의 충돌 위치 이동(
Figure 112022008206701-pat00119
) 값을 적용함으로써 교차로 충돌 시나리오에서 충돌 유형이 다른 복수의 케이스를 생성할 수 있다.
도 8에서는 3 가지 유형의 교차로 충돌 유형(810, 820, 830)을 도시하였으나, 이에 한정되지 않으며, 교차로에서의 테스트 대상 이동체와 주변 이동체 사이의 다른 충돌 유형도 포함할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 회피 알고리즘에 의해 생성된 회피 경로 후보(910) 및 각 경로의 위험도(920)의 예시를 나타내는 도면이다. 도 4 및/또는 도 6을 참조하여 생성된 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대해 평가 대상의 자율 주행 알고리즘을 적용함으로써 해당 알고리즘을 평가할 수 있다. 이는 충돌 회피 시스템(Collision Avoidance System, CAS)을 이용하여 수행될 수 있다. 이를 통하여 알고리즘의 수행 경향과 특성을 파악하고, 이를 기반으로 알고리즘의 약점과 위험 시나리오도 파악할 수 있다.
도 9는 충돌 시나리오의 복수의 케이스에 대해 자율 주행 알고리즘을 적용하기 위해 선택된 일반적인 충돌 회피 알고리즘의 예시를 나타낸다. 충돌 회피 알고리즘은 주변 이동체의 충돌을 예측하고, 미리 생성 되어있는 경로의 위험성을 판단하여 가장 안전한 회피 경로를 선택할 수 있다. 다차량 상황에서 위험도 판단을 위하여, 충돌 회피 알고리즘은 POM(Predictive Occupancy Map)을 사용할 수 있다. 회피 경로의 경우에는 도 9에 도시된 바와 같이, 차량의 동역학적 한계를 고려하여 벡터 기반의 경로 후보(910)가 미리 생성될 수 있다. 그 후, 각각의 경로에 대해 POM을 이용하여 각각의 경로의 위험도(920)를 산출할 수 있으며, 산출된 경험도를 기초로 가장 안전한 경로를 선택할 수 있다. 이 때, 차량의 기본적인 가속도 한계는 수학식 11 및 수학식 12로 나타낼 수 있으며, 이에 따른 경로의 최종 목적지는 수학식 13 및 수학식 14로 나타낼 수 있다.
Figure 112022008206701-pat00120
Figure 112022008206701-pat00121
Figure 112022008206701-pat00122
Figure 112022008206701-pat00123
여기서,
Figure 112022008206701-pat00124
는 도로 마찰 계수,
Figure 112022008206701-pat00125
는 중력 가속도,
Figure 112022008206701-pat00126
는 마찰 한계에 따른 가속도한계,
Figure 112022008206701-pat00127
는 엔진 출력에 따른 가속도 한계를 나타내고,
Figure 112022008206701-pat00128
는 가속도 한계에서 충돌 회피 시스템의 활성 시간 내 도달할 수 있는 거리 한계,
Figure 112022008206701-pat00129
는 거리 한계까지 도달하는데 소요된 시간을 나타낸다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 실제 도로(1010)에서 주행 중인 차량(1020)의 내부에 설치된 디스플레이(1030)를 통해 시뮬레이션의 결과가 표시되는 예시를 나타내는 도면이다. 자율 주행 알고리즘을 평가하기 위해서는, 실제 도로에서 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량(또는 이동체)의 주행 상태를 평가할 필요가 있다. 다만, 다른 주행 차량 또는 보행자에게 위험할 수 있으므로, 가상의 주변 차량과 상호 작용하여 동작하는 시뮬레이션을 통해 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량의 거동 방식을 테스트할 수 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 실제 도로(1010)에서 주행 중인 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량(1020)으로부터 수신한 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기서, 실제 도로(1010)는 자율 주행 알고리즘을 평가하기 위한 테스트 도로일 수 있다. 또한, 시뮬레이션 수행 결과는 차량(1020) 내부에 설치된 디스플레이(1030)를 통해 표시될 수 있다.
구체적으로, 실제 도로(1010)에서 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량(1020)으로부터 수신한 데이터에 의해 충돌 시나리오와 연관된 파라미터의 값을 결정하고, 이를 이용하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 디스플레이(1030)에는 시뮬레이션 결과가 표시될 수 있다. 시뮬레이션 결과는 테스트 대상 이동체(1032) 및 가상의 주변 이동체(1034)의 주행 상태를 포함할 수 있다. 여기서, 테스트 대상 이동체(1032)는 실제 도로(1010)에서 주행 중인 자율 주행 알고리즘이 적용된 차량의 주행 상태와 연동되는 가상의 객체를 나타낼 수 있고, 주변 이동체(1034)는 임의의 충돌 지점에서 테스트 대상 이동체(1032)와 충돌을 유도하도록 설정된 가상의 객체를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(또는 사용자 단말)의 프로세서는 자율 주행 알고리즘을 이용하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이 경우, 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스는 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체(1032) 및 주변 이동체(1034) 사이의 충돌 시나리오와 연관된 파라미터 세트에 기초하여 생성될 수 있다. 또한, 파라미터 세트는 고정된 값을 가진 제1 파라미터 세트와 미리 정해진 스위핑 범위를 가지는 제2 파라미터 세트를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 고정된 값을 가진 제1 파라미터 세트 중 적어도 하나는 자율 주행 알고리즘이 작동 중인 상태에서 실제 이동 중인 차량(또는 이동체)(1020)로부터 수신된 데이터에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량(1020)으로부터 수신한 이동 속도에 기초하여 테스트 대상 이동체(1032)의 속도(
Figure 112022008206701-pat00130
)를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 케이스 중 가장 높은 충돌 위험도를 가지는 케이스의 시뮬레이션 결과가 실제 이동 중인 차량(또는 이동체)(1020) 내부에 설치된 디스플레이(1030) 상에 표시될 수 있다.
도 10은 실제 도로(1010)에서 주행 중인 차량(1020)에 대해 시뮬레이션을 수행하는 예시를 도시하였으나, 이에 한정되지 않으며, 알고리즘에 의해 동작하는 드론, 로봇 등의 이동체에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법(1100)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에서, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법(1100)은 프로세서(예를 들어, 사용자 단말 또는 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 정보 처리 시스템과 사용자 단말이 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법(1100)의 단계들을 나누어 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법(1100)은 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 상기 테스트 대상 이동체 및 상기 주변 이동체의 주행과 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 결정함으로써 개시될 수 있다(S1110). 여기서, 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고, 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위(sweeping range)를 가질 수 있다. 또한, 제1 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함할 수 있다.
그 후, 프로세서는 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성할 수 있다(S1120). 예를 들어, 프로세서는 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 제1 파라미터 세트는 테스트 대상 이동체의 속도 값을 포함하고, 제3 파라미터 세트는 주변 이동체의 출발 위치 값을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오일 수 있다. 이 경우, 제1 파라미터 세트, 제2 파라미터 세트 및 제3 파라미터 세트는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것일 수 있다. 일 실시예에서, 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오일 수 있다. 이 경우, 제1 파라미터 세트, 제2 파라미터 세트 및 제3 파라미터 세트는 교차로와 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것일 수 있다.
일 실시예에서, 제1 파라미터 세트 중 적어도 하나는 자율 주행 알고리즘이 작동 중인 상태에서 실제 이동 중인 이동체로부터 수신된 데이터에 의해 결정될 수 있다. 추가적으로, 프로세서는 복수의 케이스 각각에 대해 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여, 테스트 대상 이동체와 주변 이동체가 충돌하도록 제3 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 제1 파라미터 세트와 연관된 테스트 대상 이동체의 속도 값에 기초하여 제3 파라미터 세트와 연관된 주변 이동체의 출발 위치 값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오일 수 있다. 이 경우, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 테스트 대상 이동체의 속도를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 주변 이동체의 가속도를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오일 수 있다. 이 경우, 제1 파라미터 세트는 충돌 지점, 시나리오 시작 시간 및 테스트 대상 이동체의 속도를 포함하고, 제2 파라미터 세트는 주변 이동체의 속도 및 충돌 지점 이동 값을 포함할 수 있다.
복수의 케이스가 생성된 이후, 프로세서는 자율 주행 알고리즘을 이용하여 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행할 수 있다(S1130). 예를 들어, 프로세서는 복수의 케이스 각각에 대한 충돌 위험도를 평가할 수 있다. 추가적으로, 프로세서는 복수의 케이스 중 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 적어도 하나의 케이스에 기초하여 자율 주행 알고리즘을 업데이트할 수 있다(S1140). 추가적으로, 복수의 케이스 중 가장 높은 충돌 위험도를 가지는 케이스의 시뮬레이션 결과가 실제 이동 중인 이동체 내부에 설치된 디스플레이 상에 표시될 수 있다.
이와 같은 구성을 통해, 자율주행 알고리즘 성능 평가를 위한 시나리오를 생성하기 위하여 주행 시나리오를 구성하는 파라미터를 분석하고, 이를 이용하여 동일한 충돌 시나리오에서의 다양한 복수의 케이스를 생성할 수 있다. 또한, 복수의 케이스들은 차량동역학적 특성을 기초로 파라미터 간의 연관성 분석을 통하여 시뮬레이션이 가능하도록 구현할 수 있다. 도 4 내지 도 10을 참조하여 전술한 바와 같이, 본 개시의 방법은 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오 및 교차로와 연관된 충돌 시나리오에서 자율 주행 알고리즘 및/또는 충돌 회피 알고리즘 평가를 진행할 수 있고, 시나리오와 연관된 파라미터 값의 변화에 따른 주행 알고리즘의 성능과 특성을 파악할 수 있다. 또한, 도 5 및 도 7을 참조하여 전술한 바와 같이, 본 개시의 방법을 이용하여 생성된 복수의 케이스에 대해 임의의 자율 주행 알고리즘 및/또는 충돌 회피 알고리즘을 평가한 결과, 각각의 시나리오 상황에 따라 자율 주행 알고리즘의 주행 경로 및 속도가 변화하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 자율 주행 알고리즘이 충돌 시나리오의 어느 특정 케이스에 취약한지 분석이 가능함을 확인할 수 있었다.
이러한 평가 방법은 인공지능 기반의 학습 알고리즘에 있어, 자율 주행 알고리즘의 취약한 상황을 파악하거나 자율 주행 알고리즘이 특정 시나리오에 대해 부적절하게 대응하는 엣지 케이스를 찾아내는 것에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.
이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.
110: 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오
120: 교차로와 연관된 충돌 시나리오

Claims (14)

  1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법에 있어서,
    상기 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 상기 테스트 대상 이동체 및 상기 주변 이동체의 주행과 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계;
    상기 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 상기 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하는 단계; 및
    상기 자율 주행 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고,
    상기 제1 파라미터 세트는 충돌 지점을 포함하고,
    상기 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위(sweeping range)를 가지고,
    상기 복수의 케이스를 생성하는 단계는,
    상기 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 상기 복수의 케이스를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 케이스 각각에 대해 상기 제1 파라미터 세트 및 상기 제2 파라미터 세트에 기초하여, 상기 테스트 대상 이동체와 상기 주변 이동체가 상기 충돌 지점에서 충돌하도록 유도하는 제3 파라미터 세트를 결정하는 단계
    를 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 세트는 상기 테스트 대상 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함하고,
    상기 제2 파라미터 세트는 상기 주변 이동체의 주행과 연관된 적어도 하나의 파라미터를 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 세트는 상기 테스트 대상 이동체의 속도 값을 포함하고,
    상기 제3 파라미터 세트는 상기 주변 이동체의 출발 위치 값을 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오이고,
    상기 제1 파라미터 세트, 상기 제2 파라미터 세트 및 상기 제3 파라미터 세트는 상기 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것인, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오이고,
    상기 제1 파라미터 세트, 상기 제2 파라미터 세트 및 상기 제3 파라미터 세트는 상기 교차로와 연관된 충돌 시나리오를 파라미터화한 것인, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션을 수행하는 단계는,
    상기 복수의 케이스 각각에 대한 충돌 위험도를 평가하는 단계
    를 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 케이스 중 미리 결정된 임계치 이상의 충돌 위험도를 가지는 적어도 하나의 케이스에 기초하여 상기 자율 주행 알고리즘을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 세트 중 적어도 하나는 상기 자율 주행 알고리즘이 작동 중인 상태에서 실제 이동 중인 이동체로부터 수신된 데이터에 의해 결정되고,
    상기 복수의 케이스 중 가장 높은 충돌 위험도를 가지는 케이스의 시뮬레이션 결과가 상기 실제 이동 중인 이동체 내부에 설치된 디스플레이 상에 표시되는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 시나리오는 차선 변경과 연관된 충돌 시나리오이고,
    상기 제1 파라미터 세트는 시나리오 시작 시간 및 상기 테스트 대상 이동체의 속도를 더 포함하고,
    상기 제2 파라미터 세트는 상기 주변 이동체의 속도 및 상기 주변 이동체의 가속도를 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 충돌 시나리오는 교차로와 연관된 충돌 시나리오이고,
    상기 제1 파라미터 세트는 시나리오 시작 시간 및 상기 테스트 대상 이동체의 속도를 더 포함하고,
    상기 제2 파라미터 세트는 상기 주변 이동체의 속도 및 충돌 지점 이동 값을 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 방법.
  13. 제1항, 제2항 및 제5항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  14. 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템으로서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    상기 자율 주행 알고리즘이 적용된 테스트 대상 이동체 및 주변 이동체 사이의 충돌 시나리오를 기초로 상기 테스트 대상 이동체 및 상기 주변 이동체의 주행과 연관된 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트를 결정하고,
    상기 제1 파라미터 세트 및 제2 파라미터 세트에 기초하여 상기 충돌 시나리오와 연관된 복수의 케이스를 생성하고,
    상기 자율 주행 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 케이스 각각에 대해 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 제1 파라미터 세트 각각은 고정된 값을 가지고,
    상기 제1 파라미터 세트는 충돌 지점을 포함하고,
    상기 제2 파라미터 세트 각각은 미리 정해진 스위핑 범위를 가지고,
    상기 복수의 케이스를 생성하는 것은,
    상기 제2 파라미터 세트 각각의 값을 스위핑 범위 내에서 바꿔가며 상기 복수의 케이스를 생성하는 것,
    상기 복수의 케이스 각각에 대해 상기 제1 파라미터 세트 및 상기 제2 파라미터 세트에 기초하여, 상기 테스트 대상 이동체와 상기 주변 이동체가 상기 충돌 지점에서 충돌하도록 유도하는 제3 파라미터 세트를 결정하는 것
    을 포함하는, 자율 주행 알고리즘의 성능 평가 시스템.
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