안녕하세요.

Clothoid-T팀은 자율주행기술에 열정을 가진 Clothoid-R과 Tensor 소속 학생 5명이 대회에 참여하기 위해 꾸린 팀으로 기석철 지도교수님을 중심으로 지능로봇공학과의 이지원(4학년), 김선우(3학년), 유태현(2학년), 구자경(2학년), 전자공학부 윤수한(4학년)이 모여 만든 동아리로 자율주행 소프트웨어 개발과 대회 출전을 목표로 활동하고 있습니다.

지난 2024년 11월 대구 EXPO에서 열린 'Auto Race 2024(2024 스케일카 자율주행 경진대회)'에 참가해 교육부장관상을 수상했습니다.

‘AutoRace 2024’는 교육부와 한국연구재단에서 주최한 ‘2024 CO-SHOW’의 미래자동차컨소시엄에서 주관한 스케일카 자율주행경진대회입니다.

2024 AUTORACE는 혁신융합대학사업 미래자동차 컨소시엄의 주관대학인 국민대가 주관했고, 충북대를 비롯해 국민대, 계명대, 대림대, 선문대, 아주대, 인하대에서 총 39팀이 출전해 예선을 거쳐 본선 19개 팀이 참여했습니다.
5일간 자율주행의 개요, ROS 프로그래밍, 시뮬레이션 환경 사용법, 센서 데이터 처리 및 제어기 설계에 대한 교육을 받고, 이후 약 4주 동안 자율주행 알고리즘을 개발하고, 1주 동안은 직접 개발한 스케일카를 이용한 실습을 진행했습니다.

​ 마지막으로 대회는 스케일카 자율주행 경진대회는 각 트랙별 미션이 준비되어 해당 미션을 순차적으로 빠른 시간 내에 도착하는 순서대로 순위를 매기는 방식으로 진행되었습니다.

그래서 저희는 트랙 내 각 구간 별 정해진 미션을 빠르고 안정적으로 수행하는 것을 목표로 삼고 이를 위해 다양한 상황에서도 알고리즘이 강건하게 동작하도록 설계하는 것에 노력을 기울였습니다. 또한 예상치 못한 변수에 대비해 팀원들과 지속적인 시뮬레이션과 데이터 분석을 진행하였습니다.

대략 3주 전부터 대회를 준비했는데요.

당시 대회 측에서 미션에 대한 사전 정보를 제공해 주지 않아 어떤 미션이 나올지 예측할 수 없는 상황이었습니다.
그래서 작년 대회 또는 과거 유사하게 진행된 다른 대회를 참고해서 어떠한 미션들이 나왔는지 확인하고 해당 미션들에 적절히 대응하기 위해 알고리즘을 최대한 다양하게 구성하도록 노력했고, 이후 미션에 대한 정보가 제공되었을 때 팀원 간 역할 분배를 하고 각 미션에 맞는 알고리즘을 구성했습니다.

​ 그리고 대회 준비 과정에서 트랙과 같이 필요한 물품과 비용을 사업단에서 지원해 주셨는데 이를 활용해서 라바콘이나 AR마커와 같은 것을 배치하여 최대한 대회장과 유사한 환경에서의 대회 준비를 할 수 있었어요.

그리고 대회를 앞두고 대구에서 저희에게 30분씩 총 3번의 기회가 있었습니다.
이 기회를 최대한 활용하고자 준비한 알고리즘을 최대한 대회에 맞게 수정하며 개선하는 과정을 가지고 대회 당일 밤에는 트랙을 챙겨가서 주차장에서 지속적으로 테스트를 반복하는 시간을 가졌어요.

​ 새벽에 주차장 미션을 성공적으로 수행하기 위해 노력했던 것이 기억에 남는데요 새벽에 숙소 주차장에 트랙을 깔고 해당 미션을 해결하기 위해 밤새 코딩을 하며 시뮬레이션을 돌렸는데 가져갔던 연습 트랙을 다른 팀들과 나누며 함께 테스트를 진행했습니다. 이렇게 마지막까지 노력하여 좋은 결과를 얻게 되어 기억에 남는 것 같습니다.

​ 2024 CO-SHOW에는 스케일카 자율주행 경진대회 외에도 다양한 경진대회가 열렸는데요. 대회가 끝난 후 다른 참가자들과 배지를 교환했던 순간도 기억에 남습니다. 서로 다른 분야에서 최선을 다하는 친구들과 추억을 나눈 순간이었습니다.

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먼저 라바콘이란 주로 공사장 같은 곳에서 볼 수 있는 빨간 고깔 모양의 장애물입니다. 자율주행 미션에서는 레이더를 사용해서 라바콘 사이의 공간을 찾아 주행을 해야 하는데 이 미션의 관건은 라바 콘디 원뿔형이라는 것입니다. 그래서 레이더로 이러한 형상의 장애물을 인식하고 라바콘 사이로 잘못된 데이터가 들어오더라도 이를 필터링해서 적절한 거리를 유지하여 통과하는 것이 핵심입니다.

​ 다음은 레드존입니다. 레드존이란 대회 주최 측에서 특정 미션에 붙인 이름인데 트랙 중간에 노면이 빨간색으로 표시된 구간을 의미합니다. 해당 미션에서는 차량의 구간을 감지하고 속도를 줄이며 레드존 통과 시간이 7초 이상이 되도록 설계하는 것이 핵심이었습니다.

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충북대학교 미래 자동차 혁신 융합대학 사업단에서의 많은 지원이 있었습니다. 특히 대회 준비 기간 동안 시트랙 인랩을 제공해 주셔서 주최 측에서 보내준 대회 미션 트랙을 설치해 대회 전 충분한 연습을 할 수 있었습니다.

​ 또한 대회에서 사용된 팀복부터 교통비, 식사비 등 전반적인 부분에서 세심하게 신경 써주신 덕분에 팀원 모두가 온전히 대회 준비에만 전념할 수 있었습니다. 그리고 대회 본선 현장에도 직접 오셔서 다양한 도움을 주시고 응원을 해주셔서 모두 대회에만 집중해 최선을 다할 수 있었습니다. 덕분에 모든 미션을 클리어하고 교육부 장관상을 받을 수 있었던 것 같습니다.

대회에 출전하였던 4학년 팀원들은 졸업 후 자율주행 기술을 더욱 깊게 연구하기 위해 대학원 진학을 목표에 두고 있습니다.

그리고 2,3학년 팀원들은 내년에 개최될 시뮬레이터 기반 가상 환경 대회와 자율주행 레이싱 대회에 도전하기 위해 준비하고 있습니다. 위와 같이 팀 전체가 지속적으로 발전하며 새로운 도전과 경험을 쌓는 것을 목표로 하고 있습니다.

저희 팀의 가장 큰 목표는 내년에 제주도에서 개최될 자율주행 로봇 레이싱 대회에 참가하는 것입니다.

해당 대회는 대학별로 여러 팀이 출전하여 실시간으로 레이싱을 진행하는 경기입니다. 이를 위해 실시간으로 발생할 수 있는 충돌사고나 파손에 대한 대비를 위한 강건한 자율주행 알고리즘이 필요한데요 따라서 저희 팀은 이번 겨울방학에 알고리즘 개발을 최우선에 두고 준비하고 있습니다.

자율주행 알고리즘을 이해하고 구현하기 위해 프로그래밍 언어에 익숙해지는 것이 중요합니다.

​ 특히 모스 ROS라는 로봇 개발 프로그램의 오픈 소스 프레임워크로 자율주행 연구에도 널리 사용되기 때문에 이를 활용하는 방법을 익히는 것이 좋습니다. 또한 자율주행 기술은 인지, 판단, 제어 세 가지 분야로 나뉘는데 각 분야 간의 유기적인 협력이 핵심입니다.

​ 따라서 이론 공부뿐만 아니라 동아리 활동이나 관련 대회 참여를 통해 팀원들 간의 협업을 하는 것도 중요합니다. 실제 문제를 해결해 보는 기회를 통해 기술적 역량뿐만 아니라 실무 경험과 팀워크의 중요성을 배울 수 있을 것입니다.