ADAS와 자율주행 소프트웨어 구조 – 센서융합부터 제어까지

 

 

ADAS와 자율주행 소프트웨어 구조

자율주행 소프트웨어는 센서 기반 인식부터 경로계획 및 제어까지 다양한 소프트웨어 계층으로 구성됩니다. 이 글에서는 이러한 구조를 단계별로 나누어 설명하고, 각 단계에서 요구되는 기술적 요소를 표로 정리합니다.

목차

• 1. ADAS 및 자율주행 소프트웨어 개요
• 2. 주요 소프트웨어 계층과 기능
• 3. 센서융합과 객체인식 기술
• 4. 경로계획 및 제어 소프트웨어
• 5. 기술적 과제 및 안전 요구사항
• 6. 결론 및 다음 회차 예고

 

1. ADAS 및 자율주행 소프트웨어 개요

ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)는 주행 보조 기술로, 자율주행의 기초 단계로 분류됩니다. 완전 자율주행(레벨 4 이상)으로 발전하기 위해서는 고도의 소프트웨어 아키텍처가 필요합니다. 이는 자동차 소프트웨어 개요와 아키텍처에서 다룬 ECU, 네트워크와 밀접하게 연계됩니다.

 

2. 주요 소프트웨어 계층과 기능

자율주행 소프트웨어는 아래의 4단계로 일반화됩니다.

계층	주요 기능	핵심 기술
1. 센싱	차량 주변환경의 데이터 수집	카메라, 레이더, 라이다
2. 인식	객체 검출, 분류, 위치추정	머신러닝 기반 객체 인식
3. 경로계획	안전하고 효율적인 경로 생성	차량 동역학 모델, 경로 최적화
4. 제어	경로를 따라 차량을 제어	PID, MPC, 제어 로직

이러한 계층은 실시간으로 상호작용하며, 각 단계에서의 데이터 정확성·반응속도가 차량 안전성에 결정적입니다.

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3. 센서융합과 객체인식 기술

센서융합(Fusion)은 서로 다른 센서 데이터를 통합하여 정확하고 신뢰성 높은 인식 결과를 생성하는 과정입니다. 예를 들어 카메라는 색상과 형태를, 라이다는 거리·형상을 보완합니다.

센서융합 방식은 크게 Low-level, Mid-level, High-level로 나뉘며, 각 방식은 융합 전 데이터 처리 단계에 따라 구분됩니다.

객체인식은 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)이나 YOLO, SSD 등 실시간 검출 모델이 주로 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 학습데이터셋 품질과 처리능력에 따라 성능이 달라집니다.

4. 경로계획 및 제어 소프트웨어

경로계획(Planning)은 주행안전성·편안성·연비 최적화를 동시에 충족시켜야 합니다. 주로 경로 생성 알고리즘은 A*, Dijkstra, RRT 등이 쓰이며, 차량의 동역학 제약조건을 반영합니다.

제어 소프트웨어는 생성된 경로를 따라 차량을 실제로 주행시키는 역할을 담당합니다. PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어와, 모델예측제어(MPC, Model Predictive Control) 등이 사용됩니다. 각 기법의 수학적 기반은 제어공학의 핵심 이론에 속합니다.

 

5. 기술적 과제 및 안전 요구사항

자율주행 소프트웨어는 복잡한 환경에서도 안정적 동작을 보장해야 합니다. 이를 위해 ISO 26262의 기능안전 요구사항과 함께, 사이버보안(ISO/SAE 21434)이 반드시 고려됩니다.

또한 실시간성(RTOS 기반), OTA 업데이트를 통한 유지보수성 등도 자율주행 소프트웨어 설계의 중요한 요소입니다. 이러한 안전성·보안성은 ISO 26262·Automotive SPICE·보안 표준 글에서 자세히 다룰 예정입니다.

 

6. 결론 및 다음 회차 예고

ADAS와 자율주행 소프트웨어는 센서·인식·계획·제어의 계층적 구조로 구성되며, 각 단계는 서로 긴밀히 연결되어 안전과 효율을 보장합니다. 다음 글에서는 이러한 구조를 검증하고 최적화하기 위한 HIL/MIL/SIL 검증 및 가상 ECU 기술을 다룰 예정입니다.

다음 회차: HIL/MIL/SIL 검증과 가상ECU

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