전방 차량의 선제적 기동 판단을 통한 신뢰 가능한 자율주행 시스템 연구

초록

본 연구는 레벨 4+ 자율주행의 신뢰성과 승차감을 확보하기 위해, 임계값 중심의 반응적계획 한계를 보완하고 전방 차량의 미래 궤적을 조기 예측해 선제적 주행 판단을 구현하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 전방 영상에서 차량 간 상호작용을 시공간 그래프 구조로 표현한다. 시공간 그래프는 Temporal Graph Cross Attention(TGCA)을 통해 프레임 간교차 어텐션으로 시간적 궤적 정보를 통합하고, 엣지 가중치를 반영해 문맥상 영향도가 큰 전방 차량을 선택적으로 강조함으로써 전방 차량의 궤적과 기동 의도를 정교하게 추정한다. 실제 도로에서 수집한 전방 영상 데이터로 검증한 결과, 다양한 그래프 기반 및 시계열 기반 예측 모델 대비 주요 평가 지표에서 일관된 우위를 보였다. 이러한 성능은 시공간 정보를 통합한TGCA의 교차 어텐션 설계가 실제 교통 장면의 상호작용 패턴을 효과적으로 반영한 결과이며, 나아가 임계값 중심의 제어에서 전방 차량 기동 예측 정보 기반 선제적 주행 판단으로의 전환가능성을 제시한다.

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