Learning-augmented model predictive control with variable state space and constraints to improve autonomous driving safety
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113898
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교
황윤형
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,292만원
6,292만원
응용연구
대학
전북특별자치도 전주시
기계 > 자동차/철도차량 > 안전도향상기술
... 기반 제어기의 경우 MPC와 같은 규칙 기반(rule-based) 제어기에 비해 더 고차원적인 제어 문제를 효율적으로 처리 가능한 장점이 있으나, 익히 알려진 대로 완전하지 않은 학습 데이터에 기인한 분포 시프트(distribution shift) 문제, 롱테일(long-tail) 문제 등 자율주행 중 제어 신뢰성 문제를 야기할 수 있으며, 규칙 기반 제어기와는 달리 수학적 ...
... graph 구성에 대한 수학적 안정성 검증 : 시뮬레이션 기반 동역학 추론 모델 검증 및 데이터셋 구축o 2차년도 - 연구 목표: Transformer 기반 교통 규칙 및 주행 전략 통합 ... 확보를 위한 delay-aware MPC 구조로의 고도화 : AI 모델 경량화 및 임베디드 플랫폼 최적화 : 실차 기반 엣지 케이스(edge case) 검증 및 데이터셋 구축 (급격한 노면 ...
4. 활용 계획- 안전성 문제는 레벨3 기술의 상용화를 더디게 하는 가장 큰 요인이며, AI를 활용하면서도 수학적 안정성을 보장하는 제안 기술은 E2E 등 완전한 AI 기반으로 전환되기 이전 과도기 기술로서 기술적 간극을 메우거나, 혹은 E2E를 보완하는 용도로 활용할 계획임5. 기대 효과- (기술적) 자율주행 중에 발생하는 복합적인 제어 문제를 안정적·효...