[논문 리뷰] Key Ingredients of Self-Driving Cars

Rui Fan, Jianhao Jiao외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 07.

Autonomous Vehicle Technology and Safety참고 문헌 62인용 수 33

한 줄 요약

이 논문은 자율주행 차량의 핵심 구성 요소를 조사하고 있으며 주행 자동화 수준, 센서, 소프트웨어 아키텍처, 공개 데이터 세트, 산업 플레이어, 응용 분야 및 도전과제를 다룬다. 단일 기술 영역에 대한 심층 분석보다는 포괄적 개요를 제공하는 것을 목표로 한다.

ABSTRACT

Over the past decade, many research articles have been published in the area of autonomous driving. However, most of them focus only on a specific technological area, such as visual environment perception, vehicle control, etc. Furthermore, due to fast advances in the self-driving car technology, such articles become obsolete very fast. In this paper, we give a brief but comprehensive overview on key ingredients of autonomous cars (ACs), including driving automation levels, AC sensors, AC software, open source datasets, industry leaders, AC applications and existing challenges.

연구 동기 및 목표

• 단일 영역 연구를 넘어서 자율주행에 대한 광범위하고 통합적인 리뷰의 필요성을 제고한다.
• ADS에서 주행 자동화 수준과 인식, 위치추정, 예측, 계획 및 제어의 역할을 요약한다.
• 일반적으로 사용되는 센서와 하드웨어, 기본 소프트웨어 아키텍처 및 데이터 세트를 조사한다.

제안 방법

• 자율주행에 관한 기존 문헌을 모듈형 구성요소로 정리·통합한다: 인식, 위치추정 및 매핑, 예측, 계획, 제어.
• 주목할 만한 자율주행 차량 프로젝트의 소프트웨어 아키텍처를 비교하고 이를 다섯 모듈 프레임워크에 매핑한다.
• 현재 연구 방향을 맥락화하기 위해 오픈 소스 데이터세트와 산업 생태계를 개략한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SAE에서 정의된 주행 자동화 수준은 무엇이며 각 수준에서 환경 모니터링에 누가 책임을 지는가?
• RQ2 자율주행 차량에 일반적으로 사용되는 센서와 하드웨어 구성은 무엇이며 서로 어떻게 보완하는가?
• RQ3 자율주행 소프트웨어 아키텍처에서 인식, 위치추정, 예측, 계획 및 제어는 어떻게 구성되는가?
• RQ4 현재 자율주행 연구 개발에 영향을 미치는 오픈 소스 데이터 세트와 업계 선도기업은 누구인가?
• RQ5 자율주행에서 실시간 인식, 대규모 SLAM, 센서 데이터 융합을 가로막는 주요 도전과제는 무엇인가?

주요 결과

• SAE 주행 자동화 수준이 설명되며, 수준이 증가함에 따라 책임이 인간 운전자로부터 ADS로 점진적으로 이동한다.
• 인식, 위치추정 및 매핑, 예측, 계획 및 제어가 다섯 모듈 소프트웨어 아키텍처를 구성하며 확립된 ADS 아키텍처와 일치한다.
• 다양한 센서(카메라, 라이다, 레이다, GPS, IMU, 휠 엔코더)와 하드웨어 컨트롤러(CAN 버스)가 인식 및 위치추정을 위한 트레이드오프의 일부로 논의된다.
• Cityscapes, ApolloScape, KITTI, 6D-vision와 같은 오픈 소스 데이터세트가 자율주행 연구에 영향을 주는 자원으로 조명된다.
• 업계 리더(예: Tesla, Waymo, GM)와 그들의 공개 도로 주행 시범은 배치 진행 상황과 경쟁 구도를 설명하기 위해 요약된다.
• 주요 도전과제로는 악조건 하의 인식, 실시간 계산 한계, 대규모 환경에서의 SLAM 안정성, 빠르고 비용 효율적인 센서 데이터 융합이 포함된다.