2024 SHARK 자율 주행 대회

 

[SHARK 자율주행 대회]

 

대회는 대학원생 및 학부생으로 이루어진 최대 5명의 팀원으로 참가할 수 있는 대회로 모라이 시뮬레이터의 성남 시청 맵에서 주어진 여러 미션을 수행하는 것을 통해 자율주행을 성능을 시험하였다.

 

내가 속한 팀은 학부생 5명으로 구성된 팀이었고 팀원은 판단 제어 2명, 카메라 2명, 라이다 1명으로 구성되었다. SHARK 자율주행 대회에서 PC를 각 팀에서 따로 준비해야 했으며 우리 팀은 랩실에 있던 뚱뚱한 pc를 가져갔다. 

 

대회는 성남 글로벌 융합 센터에서 본선 및 결선이 진행되었다. 진행 방식은 오전에는 본선(당일 대회에서는 예선, 본선이라는 표현을 사용하였지만 위의 포스터에서 팀 선발을 예선으로 칭하였기에 본선, 결선으로 설명하겠다)에서 비교적 쉬운 난이도의 시나리오로 구현한 자율주행 성능을 평가하여 결선에 올라갈 4개의 팀을 선발하였고 결선에서는 더 어려운 난이도의 시나리오로 평가하였다. 

 

내가 속한 팀은 본선을 아슬아슬하게 통과하여 결선에 올라간 4번째 팀이었다. 하지만 결선에서는 트러블이 있었으나 완주하였으며 점수도 80점으로 1위를 하여 최종 우승하였다.

 

이번 대회에서는 기존의 대회에서 구현하지 못하였거나 정확도가 떨어진 부분을 보안할 수 있었다. 예를 들면 EKF를 활용한 장애물 tracking에서 더 정확하게 장애물의 다음 몇 초 뒤의 위치를 예측한 것과 PCD map을 활용하여 gps 음영 구간에서 차량의 pose를 추정, PCD map을 활용하여 LiDAR scene에서 Ray Casting Algorithm을 통해 ROI를 설정하는 새로운 방법이 있다. 해당 내용은 다음 포스팅에서 자세히 설명하도록 하겠다. 

 

모라이 시뮬레이터를 사용하면서 느낀 점은 필테를 할 때 느낄 수 있는 여러 제약(날씨, 시간, 배터리 등등)이 거의 없었기에 좀 더 수월하게 테스트를 수행할 수 있다는 점이다. 작년에 참가하였던 대학생 자율주행 경진대회에서는 erp42 플랫폼을 활용하여 자율주행 시스템을 구축하는 것이었는데 외부 환경 요인의 많은 영향을 받아 테스트 하는 것에 불편함을 느꼈다. 만약 그 당시 모라이 시뮬레이터 사용이 익숙했더라면 좀 더 좋은 결과가 나오지 않았을까 하는 생각이 든다. 그 당시 밤에는 카메라가 잘 보이지 않았으며 차량에 올라간 배터리는 몇시간 안되어서 꺼지는 바람에 테스트하는 것에 체력이 많이 소모되었다. 자율주행 관련 산업에서 시뮬레이터를 적극적으로 활용하는 것이 인적으로나 시간적으로 많은 효율이 있을 것이라 생각이 된다. 

 

대회에 사용한 LiDAR 코드에 대한 설명은 아래 링크에 연결된 포스팅에 정리해두었다. 

 

1. LiDAR 프로세스 flow chart 및 각 프로세스 정리

2024.09.02 - [플젝/SHARK 대회] - 2024_SHARK 미션 별 구현 내용 정리 LiDAR 부분 정리

2024_SHARK_LiDAR 전체 프로세스 flow chart 및 설명

 

2. 미션별 구현 내용 정리 및 미션 수행 영상

2024.09.02 - [플젝/SHARK 대회] - 2024_SHARK 미션 별 구현 내용 정리 LiDAR 부분 정리

2024_SHARK 미션 별 구현 내용 정리 LiDAR 부분 정리

 

 

대회에 사용한  LiDAR 코드는 아래 깃허브에서 사용해볼 수 있다. 

https://github.com/bottle-an00/2024_SHARK_LiDAR

GitHub - bottle-an00/2024_SHARK_LiDAR: Code for 2024 SHARK contest LIdar