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Nikkei X-TECH_2024.7.29

자율주행 차량 2대로 드리프트 주행
도요타와 스탠포드대학 공동연구

미국 Toyota Research Institute(TRI)와 미국 스탠포드대학 공학부는 2대의 자율주행차를 드리프트 주행시키는 연구에 대해 발표했다. 드리프트 주행을 자율주행으로 제어하고, 또한 2대가 연계해 충돌 없이 수 인치 이내의 거리에서 병렬 드리프트 시킨다. 이를 통해 자율주행차가 옆으로 미끄러지는 등의 돌발상황이 발생해 다른 차량이나 자전거, 보행자에 빠르게 대응해야 하는 상황에서의 제어를 보다 엄밀하게 시뮬레이션할 수 있게 되었다고 한다.

모터스포츠의 '드리프트'란, 코너를 옆으로 미끄러지며 빠져나가는 운전 기술로 뒷바퀴를 헛돌게 해 트랙션을 끈 뒤 차량의 방향을 정확히 제어하는 기술을 말한다. 이 스킬은 빙상이나 미끄러운 노면을 주행할 때 옆으로 미끄러진 상태에서 회복하는 데 응용할 수 있다. 겨울철 젖은 노면은 일몰로 기온이 떨어지면 몇 분 만에 얼 수 있다. 이런 노면에서 갑자기 옆으로 미끄러질 경우 다른 차량이나 보행자, 자전거 운전자, 장애물에 충돌하는 것을 피하려면 정확하게 차량을 제어하는 운전기술이 필요하다.

TRI에서는 2022년에 드리프트 자율주행 프로그램을 개발했다. 이번에는 선도 차량과 추종 차량 2대로 자율주행 텐덤 드리프트를 가능하게 하는 실험에 도전했다. TRI는 선도 차량의 알고리즘을 담당하며 반복적으로 안전하게 드리프트할 수 있도록 견고하고 안정적인 제어 메커니즘을 개발했다. 스탠퍼드대학은 추종 차량이 선도 차량의 움직임에 대응해 충돌하지 않고 나란히 달릴 수 있도록 인공지능(AI)을 이용해 차량 모델과 알고리즘을 개발했다.

-- 비선형 모델 예측적 제어 --
차량은 개조된 ‘GR 수프라’를 사용하고, 튜닝파츠 브랜드인 GReddy와 레이스카를 개발하는 Toyota Racing Development(TRD)가 서스펜션, 엔진, 변속기, 롤케이지 등의 안전 시스템을 개량했다. 약간 다른 부분도 있지만, 스포츠 대회인 '포뮬러 드리프트'에서 사용되는 차량과 동일한 사양으로 제조해 적정한 환경에서 숙련된 운전자로부터 데이터를 수집할 수 있도록 돼 있다. 2대 모두 센서류와 컴퓨터를 추가해 차량의 위치, 속도, 회전 등의 움직임을 감지하면서 스티어링, 엑셀, 브레이크를 제어한다.

이 2대는 전용 Wi-Fi 네트워크를 공유해 실시간으로 통신하고, 상대적인 위치나 예정 궤도 등의 정보를 교환한다. 탠덤 드리프트를 자동화하려면 ‘Nonlinear Model Predictive Control(NMPC: 비선형 모델 예측 제어)’라고 불리는 기술을 사용해 스티어링, 엑셀, 브레이크의 각 명령어와 예정 궤도를 지속적으로 수정한다.

각 차량은 최적화를 초당 최대 50회 반복하며 빠르게 변화하는 상황에 대응하면서 최적의 스티어링, 엑셀, 브레이크의 양을 결정한다. 축적한 테스트 데이터를 AI를 활용해 신경망에 지속적으로 학습시켜 테스트를 반복할 때마다 움직임을 개선한다.

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