이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
장애물 인지 및 회피 기술을 처음 공부한 것은 자율주행 스터디에서 기본 경로 계획 알고리즘을 직접 구현하면서였습니다. 가장 먼저 배운 것은 센서 데이터를 신뢰하는 것이 아니라 불확실성을 고려해 처리하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 라이다와 카메라를 함께 쓰는 센서 퓨전 방식을 학습했는데, 단일 센서보다 보완 관계를 활용해 신뢰도를 높이는 구조를 이해했습니다.
A* 알고리즘으로 격자 맵에서 경로를 탐색하는 구현을 해봤는데, 동적 장애물이 등장할 때 경로를 실시간으로 재계산하는 부분이 가장 어려웠습니다. 안전 마진 설계가 중요하다는 것도 배웠는데, 이론적으로 통과 가능한 경로도 실제 시스템에서는 오차와 반응 지연이 있어 여유 공간을 두는 것이 중요합니다. 장애물 회피는 지각·판단·행동의 각 단계에서 불확실성을 줄이는 것이 결임을 배웠습니다.
장애물 회피 알고리즘을 구현하면서 얼마나 잘 동작하는지를 측정하는 방법을 배웠습니다. 단순히 경로를 찾는지 못 찾는지가 아니라, 같은 목표 지점에 도달하는 데 걸리는 시간과 경로의 효율성을 함께 측정하는 방식으로 비교 기준을 만들었습니다. 동일한 환경에서 여러 알고리즘을 실행하고 결과를 비교하니 어떤 상황에서 어떤 알고리즘이 더 좋은 결과를 내는지 파악할 수 있었습니다. 장애물 밀도가 낮을 때와 높을 때 알고리즘의 성능 차이가 나는 것을 관찰했는데, 특정 환경에서 잘 동작하는 알고리즘이 다른 환경에서는 상대적으로 떨어지는 경우가 있었습니다. 장애물 회피 기술은 단일 지표로 평가하기보다 실제 사용 환경의 특성에 맞게 평가 기준을 설정하는 것이 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
장애물 회피 시스템에서 안전 마진을 얼마나 확보해야 하는지를 수치로 정의하는 과정에서 배운 것이 있습니다. 이론적으로 통과 가능한 거리와 실제 시스템에서 필요한 안전 거리가 다르다는 것은 알고 있었는데, 어느 정도의 마진이 적절한지를 결정하는 것이 어려웠습니다. 센서 오차 범위와 제어 지연 시간을 분석해서 최악의 경우에 로봇이 이동할 수 있는 최대 편차를 계산하고, 그 값을 기준으로 안전 마진을 설정하는 방식을 사용했습니다. 이 기준을 적용한 후 시뮬레이터에서 장애물 근접 상황에서의 성공률이 향상됐는데, 마진을 너무 좁게 설정했을 때 생기던 충돌 케이스가 줄었습니다. 안전 관련 파라미터는 직관이 아니라 시스템의 실제 불확실성을 측정한 값을 근거로 정해야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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