Chapter 4. 인지(Perception) 모듈 개요

인지(Perception) 모듈은 자율주행 시스템에서 센서 데이터를 처리하여 주행 환경의 상태를 파악하는 핵심 기능 모듈이다. 인지 모듈의 출력 품질은 후속 모듈(예측, 판단, 제어)의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 자율주행 시스템 전체의 안전성과 신뢰성을 결정하는 근본적인 요소이다.

1. 개요

본 Chapter에서는 인지 모듈의 정의와 역할에서 출발하여, 입력 데이터의 유형, 주요 인지 과업, 그리고 성능 평가 지표에 이르기까지 체계적으로 학습한다.

인지 모듈이 수행하는 주요 과업은 다음과 같다. 객체 탐지(Object Detection)는 주행 환경 내의 차량, 보행자 등의 객체를 감지하고 위치를 특정하며, 객체 분류(Object Classification)는 감지된 객체의 유형을 식별한다. 객체 추적(Object Tracking)은 시간에 따른 객체의 궤적을 추적한다. 의미론적 분할(Semantic Segmentation)과 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 영상의 각 픽셀에 의미적 레이블을 부여한다. 차선 탐지(Lane Detection)와 자유 공간 탐지(Free Space Detection)는 도로의 구조적 특성을 파악한다. 3차원 점유 격자 추정(3D Occupancy Estimation)은 3차원 공간의 점유 상태를 추정하며, 깊이 추정(Depth Estimation)은 장면의 거리 정보를 추론한다.

이들 인지 과업은 최근 심층 학습, 특히 합성곱 신경망(CNN)과 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반의 알고리즘에 의해 수행되며, 센서 융합 기법을 통해 다중 센서 데이터를 통합적으로 처리하는 방향으로 발전하고 있다.

2. 참고 문헌

• Grigorescu, S., Trasnea, B., Cocias, T., & Macesanu, G. (2020). A survey of deep learning techniques for autonomous driving. Journal of Field Robotics, 37(3), 362–386.
• Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, A. (2019). A survey on 3D object detection methods for autonomous driving applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(10), 3782–3795.

v1.0