자율주행차의 급제동 현상(팬텀 브레이크)을 파이썬으로 분석해 보았습니다.

안녕하세요. 최근 자율주행 분야의 핵심 화두인 '팬텀 브레이크'를 소프트웨어 아키텍처 관점에서 다뤄보았습니다.

단순한 하드웨어 결함이 아니라, 다중 센서 환경에서 발생하는 데이터 불일치(Data Inconsistency)를 시스템이 어떻게 처리하는지에 대한 문제입니다. 예외 처리를 보수적으로 가져가는 기존 브랜드들의 페일 세이프 알고리즘과, End-to-End 신경망으로 이를 극복하려는 최근의 AI 트렌드를 비교해 보았습니다.

아래는 센서 데이터 충돌 상황을 묘사한 기초적인 파이썬 시뮬레이션 코드의 일부입니다.

Python

# phantom_brake_simulator.py
def check_driving_status(camera_vision, radar_signal):
    # 레이더가 전파 난반사로 오작동을 일으킨 상황
    if radar_signal == "OBSTACLE" and camera_vision == "CLEAR":
        # 레거시 시스템의 보수적 예외 처리
        return "TRIGGER_PHANTOM_BRAKE"
    return "KEEP_DRIVING"

센서 퓨전의 한계와 AI 비전 기술에 대한 구체적인 메커니즘은 영상으로 자세히 정리해 두었습니다. 관심 있으신 개발자분들의 일독을 권해드립니다.

상세 분석 영상: https://youtu.be/rH0FZhxZQ_Y

전체 소스 코드: https://github.com/gohard-lab/phantom_brake_simulator

온라인 실행(Colab): https://colab.research.google.com/github/gohard-lab/phantom_brake_simulator