자율주행 자동차 만들기 (자율주행의 원리부터 연구 사례까지 | 2 판)

리우샤오샨

ShaoshanLiu
자율주행기술기업퍼셉트인(PerceptIn)의의장이자공동창업자다.퍼셉트인을설립하기전까지바이두USA,링크드인(LinkedIn),마이크로소프트(Microsoft),마이크로소프트리서치(MicrosoftResearch),INRIA,인텔리서치(IntelResearch),브로드컴(Broadcom)을포함한주요R&D연구소에서10년이상의경력을쌓았다.UC어바인에서학부및대학원을마치고컴퓨터공학박사학위를취득했다.60편이상의수준높은논문을발표했고,로보틱스와자율주행에대한150개이상의미국국제특허를보유하고있으며,베스트셀러교과서인『자율주행자동차만들기』(에이콘,2018)와『자율주행차량과로봇』(홍릉,2021)의주요저자이기도하다.IEEE의시니어회원이고IEEE컴퓨터협회의저명한연사이며,ACM의저명한연사다.IEEE자율주행기술에대한스페셜테크니컬커뮤니티의설립자이기도하다.

1장.자율주행개요
1.1자율주행기술의개요
1.2자율주행알고리듬
1.2.1센싱
1.2.2인지
1.2.3개체인지및추적
1.2.4동작
1.3자율주행클라이언트시스템
1.3.1ROS
1.3.2하드웨어플랫폼
1.4자율주행클라우드플랫폼
1.4.1시뮬레이션
1.4.2HD맵생성
1.4.3딥러닝모델학습
1.5시작에불과하다

2장.자율주행을위한로컬라이제이션
2.1GNSS를이용한로컬라이제이션
2.1.1GNSS개요
2.1.2GNSS오차분석
2.1.3위성기반오차보정시스템
2.1.4RTK와DGPS
2.1.5PPP알고리듬
2.1.6GNSSINS통합
2.2HD맵과라이다를이용한로컬라이제이션
2.2.1라이다개요
2.2.2HD맵개요
2.2.3라이다와HD맵을이용한로컬라이제이션
2.3비주얼오도메트리
2.3.1스테레오비주얼오도메트리
2.3.2모노큘러비주얼오도메트리
2.3.3관성비주얼오도메트리
2.4추측항법과휠오도메트리
2.4.1휠인코더
2.4.2휠오도메트리오차
2.4.3휠오도메트리오차의경감
2.5센서융합
2.5.1어반챌린지의CMU보스
2.5.2어반챌린지의스탠퍼드주니어
2.5.3메르세데스벤츠의버사
2.6참고문헌

3장.자율주행을위한인지
3.1개요
3.2데이터세트
3.3탐지
3.4분할
3.5스테레오,옵티컬플로우,씬플로우
3.5.1스테레오와깊이
3.5.2옵티컬플로우
3.5.3씬플로우
3.6추적
3.7결론
3.8참고문헌

4장.딥러닝을통한자율주행의인지
4.1컨볼루션심층신경망
4.2탐지
4.3의미분할
4.4스테레오와옵티컬플로우
4.4.1스테레오
4.4.2옵티컬플로우
4.4.3조밀한연관에대한비지도학습
4.5결론
4.6참고문헌

5장.예측및경로계획
5.1계획및제어의개요
5.1.1아키텍처:넓은의미의계획및제어
5.1.2모듈의범위:여러모듈의협력을통한문제해결
5.2트래픽예측
5.2.1분류를이용한동작예측
5.2.2자동차궤적생성
5.3차로수준경로계획
5.3.1경로계획을위한가중치방향성그래프구성방법
5.3.2경로계획알고리듬
5.3.3경로계획그래프비용:유연한경로계획또는엄격한경로계획
5.4결론
5.5참고문헌

6장.결정,계획,제어
6.1동작결정
6.1.1마르코프결정과정접근법
6.1.2시나리오기반의분할정복접근법
6.2모션계획
6.2.1자동차모델,도로모델,SL좌표계
6.2.2경로계획및속도계획을통한모션계획
6.2.3종방향계획과횡방향계획을통한모션계획
6.3피드백제어
6.3.1자전거모델
6.3.2PID제어
6.4결론
6.5참고문헌

7장.강화학습기반의계획및제어
7.1서론
7.2강화학습
7.2.1Q학습
7.2.2액터-크리틱방법
7.3자율주행을위한학습기반계획및제어
7.3.1동작결정을위한강화학습
7.3.2계획및제어를위한강화학습
7.4결론
7.5참고문헌

8장.자율주행을위한클라이언트시스템
8.1복잡한자율주행시스템
8.2자율주행을위한OS
8.2.1ROS개요
8.2.2시스템신뢰성
8.2.3성능개선
8.2.4자원관리및보안
8.3컴퓨팅플랫폼
8.3.1컴퓨팅플랫폼구현
8.3.2기존컴퓨팅솔루션
8.3.3컴퓨터아키텍처설계분석
8.4참고문헌

9장.자율주행을위한클라우드플랫폼
9.1개요
9.2인프라스트럭처
9.2.1분산컴퓨팅프레임워크
9.2.2분산스토리지
9.2.3이종컴퓨팅
9.3시뮬레이션
9.3.1BinPipeRDD
9.3.2스파크와ROS연동하기
9.3.3성능
9.4모델트레이닝
9.4.1스파크를사용하는이유
9.4.2트레이닝플랫폼아키텍처
9.4.3이종컴퓨팅
9.5HD맵생성
9.5.1HD맵
9.5.2클라우드를이용한맵생성
9.6결론
9.7참고문헌

10장.복잡한교통환경에서의자율주행라스트마일배송차량
10.1배경과동기
10.2복잡한교통환경에서의자율주행배송기술
10.3JDCOM:자율주행솔루션
10.3.1자율주행아키텍처
10.3.2로컬라이제이션과HD맵
10.3.3인지
10.3.4예측,결정,계획
10.4안전과보안전략
10.4.1시뮬레이션단계검증
10.4.2차량부분모니터링
10.4.3원격모니터링
10.5생산전개
10.6교훈
10.7참고문헌

11장.퍼셉트인자율주행자동차
11.1서론
11.2고가의자율주행기술
11.2.1센싱
11.2.2로컬라이제이션
11.2.3인지
11.2.4의사결정
11.2.5HD맵의생성과관리
11.2.6시스템통합
11.3경제성과신뢰성확보
11.3.1센서융합
11.3.2모듈러디자인
11.3.3고정밀비주얼맵
11.4모빌리티서비스를위한자율LSEV의전개
11.5결론
11.6참고문헌

◈이책에서다루는내용◈

컴퓨터및공학배경을갖춘일반독자를대상으로자율주행자동차에관련된기술의전반을소개한다.저자가자율주행자동차시스템을설계하면서얻은실전경험이담겨있다.
초판이많은대학교에서자율주행강의에교재로채택되고독자들로부터많은유용한의견과피드백을받았다.이를바탕으로개정판에서는여러장을확장하거나새로작성했으며2건의상용사례연구를추가했다.강의에서도이책을더잘활용할수있도록1장을시작하기전에'책을통한교육과학습'이라는제목의장을추가했다.자율주행의최신발전을살펴보고,상용자율주행프로젝트에독자들이학습한내용을활용하는방법을더잘이해할수있도록실질적인사례연구를담았다.

◈이책의대상독자◈

컴퓨터및공학지식이있는일반독자를대상으로자율주행자동차에관련된기술을전반적으로소개한다.학생이나연구원뿐만아니라개발자에게도도움이되는책이다.자율주행에관심있는학부생이나대학원생이라면자율주행을구성하는전반적인기술을모두살펴볼수있다.자율주행시스템을개발하는현업개발자라면이책에서소개하는여러가지실전기술을참조할수있다.연구원도다양한기술을효과적이면서깊이있게다루는방대한참고문헌을참고할수있을것이다.

◈이책의구성◈

1장,‘자율주행개요’에서는IT의간략한역사와자율주행시스템에관련된알고리듬과시스템의아키텍처와이를뒷받침하는데필요한인프라스트럭처를소개한다.
2장,‘자율주행을위한로컬라이제이션’에서는자율주행에서가장중요한작업인로컬라이제이션의개념과이를위해가장많이사용하는접근방식을설명한다.GNSS,INS,LiDAR,휠오도메트리에관련된원칙과장단점을상세히소개하고,이러한기법을다양한방식으로통합하는방법도살펴본다.
3장,‘자율주행을위한인지’에서는센서데이터를통해주변환경을파악하는인지기법을살펴본다.이과정에서장면이해,이미지플로우,추적등에현재사용하고있는다양한알고리듬을소개한다.이미지분류,개체탐지,의미분할등에사용되는대용량데이터세트와굉장히복잡한연산은인지작업에널리사용되는딥러닝기법으로처리하는것이가장효과적인데,이를이용해탐지,의미분할,이미지플로우를처리하는방법은4장,‘딥러닝을통한자율주행의인지’에서자세히다룬다.자율주행자동차가주변환경을파악했다면향후발생가능한이벤트(예:주변에있는다른차량의움직임)를어떻게든예측해서차량의이동경로를계획해야한다.여기에대해서는5장,‘예측및경로계획’에서다룬다.
6장,‘결정,계획,제어’에서는동작결정,계획,제어를좀더상세히소개한다.상명하달식의사결정뿐아니라,(한모듈은차로변경을추천하고,다른모듈은그차로에서장애물을감지한경우처럼)대립되는결정사항을조율하는과정에서모듈끼리피드백을주고받아야하는데,이를위해행위(동작)기반의사결정(예:마르코프결정프로세스,시나리오기반분할정복)과동작계획에대한알고리듬이중요하다.이러한처리과정은강화학습기반의계획및제어기법으로보완할수있다.
7장,‘강화학습기반의계획및제어’에서는다양한상황에대한시나리오에완벽히대처하도록강화학습기법을자율주행시스템에통합하는방법을설명한다.지금까지설명한기법은모두시스템하부에있는온보드컴퓨팅플랫폼을통해실행되는데,이를8장,‘자율주행을위한클라이언트시스템’에서소개한다.ROS의개요를설명한뒤,실제하드웨어에서적용하는방법을간략히소개한다.실시간컴퓨팅요구사항뿐아니라온보드고려사항(전력소모및방열)을충족시키는데굉장히중요한이종컴퓨팅도설명한다.다시말해범용CPU부터GPU,FPGA를비롯한다양한프로세싱유닛을함께사용해야한다.
9장,‘자율주행을위한클라우드플랫폼’에서는지금까지설명한모든기술을하나로엮는데필요한,다시말해클라우드플랫폼을새로배치할알고리듬에대한분산시뮬레이션테스트나오프라인딥러닝모델트레이닝,고정밀(HD)맵생성등에대한서비스를제공하는데필요한클라우드플랫폼용인프라스트럭처를소개한다.
10장,‘복잡한교통환경에서의자율주행라스트마일배송차량’에서는복잡한교통환경에서작동하는상용자율주행라스트마일배송차량에대한사례연구를제시한다.
11장,‘퍼셉트인자율주행자동차’에서는마이크로트랜짓서비스를위한합리적인가격의자율주행자동차에대한사례연구를제시한다.

◈옮긴이의말◈

자율주행기술이란말을들은지는꽤됐지만,정말빠르게발전하고실제로도적용된다고생각하게된것은최근몇년사이였습니다.막연한상상으로,그리고믿고탈수있을지에관해의심을갖고있던터라현재자율주행자동차의수준을보면더욱놀랍습니다.이번책은자율주행자동차에관련된기본기술부터구현원리까지얇지만핵심주제를모두다루고있습니다.특히퍼셉트인(PerceptIn)을창업한공저자의경험이담긴부분은인상적이었습니다.로컬라이제이션을비롯한일부장은수식이많이들어가고논문같은딱딱함이남아있지만,전반적인기술을파악하는데는부족함이없었습니다.
자율주행기술은근본적으로다양한기술의융합이필요해서이번번역은다양한배경을가진역자들이공동으로작업했습니다.항상그렇듯이빠른이해에중점을두고번역했습니다.그래서용어도완벽한한글화를추구하기보다는이해에도움된다면과감히음차표기로진행했습니다.
-남기혁

하드웨어및소프트웨어기술의눈부신발전을통해컴퓨터의성능이지속적인향상을거듭하며크기또한소형화되면서,이제는감히상상하기도힘들정도의방대한데이터를빠르게처리가능한,소위빅데이터의시대가열렸다.빅데이터기술의발전은인공지능이라는또다른이슈를낳았으며,거기에안정적인초고속통신기술이더해져급기야어릴적상상속에만존재했던자율주행기술을현실로만들었다.
이책에서는자율주행차량의역사에서출발해핵심인프라및알고리듬소개,다양한인공지능기법적용에이르기까지의모든내용을모듈별로나눈뒤적합한시나리오를예로들어상세히설명하고있다.특히글만으로는이해하기힘든복잡한자율주행관련핵심알고리듬을그림을통해효과적으로설명하고있어,학계와산업계를막론하고자율주행기술에대해공부하고자하는모든사람에게입문서가될것이다.이책을통해자율주행기술분야에입문한수많은공학도가미래대한민국의자율주행산업을선도할수있기를희망한다.
-김은도

이책은자율주행차량이무엇인지부터시작해어떤센서를활용하는지,어떤알고리듬을적용하는지,어떤요소를고려해야하는지를알수있게해준다.자율주행을본격적으로다루는사람보다는자율주행을처음시도하는사람에게적절한책이다.해당절에대한논문을묶은느낌이지만,공학에기본적인지식이있는사람이라면큰무리없이읽을수있는책이라고생각한다.
최대한저자가의도한부분을살려번역하려고노력했다.한글로번역한후나중에다시보니의미가달라지는경우도있었는데,독자들이혼란에빠지지않도록재차수정해최대한오역을제거했다.특히,연구자들이영어그대로읽는단어들을어떻게번역해야할지고민이많았다.주변의연구원님께물어봐도딱히와닿는답변을듣지못한경우도있었다.최대한국내에서발표된논문에서사용되고있는한글용어들을적용하고,특별히한글명칭이나와있지않을때는의미를살릴수있는한글명칭으로번역했다.
번역을시작하고나서계절이몇번이나바뀌었다.오랫동안신경쓴만큼좋은품질의책이만들어졌기를바란다.
-서영빈