제가 연구한 분야는 지능형차량입니다. 연구실에 들어오자마자 연구실에서 진행하고 있던 자율주행경진대회를 준비하였습니다. 대회 시작까지 10개월이라는 길지 않은 기간으로 인하여 마지막 3달 동안은 팀원들과 합숙을 하며 연구를 하였습니다.
합숙하며 실제 차량을 움직이는 것은 이론과는 많이 다르다는 것을 느꼈습니다. 예상치도 못했던 하드웨어 성능부족이나 갑작스러운 고장 등은 정해놓았던 계획을 지키기 힘들게 하였고, 센서노이즈와 하드웨어 지연은 기본적인 차량동역학뿐만 아니라 통신과 액추에이터 특성 등을 고려하지 않으면 제대로 된 제어를 하기 힘들다는 것을 알게 해주었습니다.
또한, 이러한 큰 프로젝트를 진행하면서 팀원들과의 원활한 소통의 중요성을 느꼈습니다. 넘겨주는 데이터의 단위나 부호가 맞지 않거나 각자 만든 알고리즘을 통합할 때 이로 인한 문제점을 찾기 힘든 것을 겪으며 확실한 의사소통을 하였고 이후 이런 문제들이 발생하지 않았습니다.
이러한 과정을 거치면서 자율주행경진대회를 진행하면서 데이터를 받아서 최종 제어까지 진행하는 데 필요한 알고리즘들을 공부해보고 싶다는 생각을 하였습니다. 먼저 센서를 통해 받은 데이터의 노이즈를 제거하기 위해 파티클필터를 공부하였습니다.
그리고 필터링 된 데이터를 사용하여 제어하기 위해 LQR을 공부하였습니다. 또한, 제어에 필요한 파라미터를 찾거나 비선형성이 강한 시스템을 제어하기 위하여 유전 알고리즘과 인공신경망 알고리즘을 공부하였습니다.
파티클필터는 연구실에서 공부해 본 사람이 없어 모르는 것이 있을 때 그것을 해결하는 것이 어려웠지만 그렇기에 더욱 열심히 찾아보고 알 수 있도록 노력하였습니다. 또한, 생소한 분야였던 유전 알고리즘을 공부하기 위해 타과수업을 청강하여 공부하였고 졸업논문에 졸음판단이 필요하여 인공신경망 알고리즘을 공부하여 알고리즘을 만들어보기도 하였습니다.
많은 방법을 사용할 수 있는 것은 많은 해결방법을 가진 것으로 생각합니다. 입사 후에도 더 깊게 공부하여 성장하는 LG전자에 도움이 되도록 노력하겠습니다.
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