📘TIL - 자율주행 차량 시뮬레이터 구조 고민 정리

배경

언리얼에서 Chaos Vehicle을 기반으로 자율주행 느낌의 시스템을 만들어보려고 하다 보니, 단순히 Spline 따라 이동시키는 것만으로는 뭔가 부족하다는 생각이 들었다.
그래서 “조금 더 실제 주행에 가깝게 만들려면 어떤 요소들을 추가해야 할까”라는 방향으로 구조를 한번 정리해봤다.

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자율주행 구조

기본적인 자율주행 구조는 이미 프로토타입 코드로 제공되어 있었고,
Spline을 따라가면서 Steering, Throttle, Brake 입력을 계산해서 차량에 적용하는 형태로 구성되어 있었다.

그래서 구현 자체보다는, 이 구조를 기반으로 어떤 식으로 확장할 수 있을지에 더 집중하게 됐다.

단순히 경로를 따라 움직이는 것보다,
조건에 따라 결과가 달라지는 구조를 만드는 쪽이 더 의미 있어 보였다.

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확장 방향

고민하면서 자연스럽게 정리된 확장 포인트는 두 가지였다.

• 차량 상태
• 노면 상태

같은 경로를 달리더라도 항상 동일한 결과가 나오는 구조가 아니라,
조건에 따라 주행 결과가 달라지는 형태를 만드는 것이 목표였다.

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차량 상태

기존 구조에서는 차량 성능이 사실상 고정되어 있었기 때문에,
여러 번 테스트를 해도 결과가 크게 달라지지 않는 문제가 있었다.

그래서 차량 상태를 따로 두고, 입력을 한 번 더 보정하는 구조를 생각했다.

예를 들면:

• 엔진 출력 → 가속 영향
• 타이어 상태 → 접지력 영향
• 조향 효율 → 방향 전환 영향

이걸 입력 계산 이후에 적용하는 방식이다.

기본 입력 → 차량 상태 보정 → 최종 입력

이렇게 하면 동일한 차량이라도 상태 값에 따라 다른 결과를 만들어낼 수 있다.

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노면 상태

차량 상태만으로는 부족하고, 주행 환경도 같이 반영해야 한다고 생각했다.

언리얼에서는 Physical Material을 통해
차량이 어떤 표면 위에 있는지를 확인할 수 있기 때문에,
이를 활용해서 노면 상태를 구분하는 구조를 잡았다.

LineTrace → Physical Material 확인 → 노면 타입 결정 → 입력 보정

노면별로 다음과 같은 차이를 줄 수 있다.

• 아스팔트 → 기준 상태
• 젖은 노면 → 미끄러짐 증가
• 자갈 → 속도 감소
• 진흙 → 저항 증가
• 빙판 → 제어 어려움

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보정 구조

차량 상태와 노면 상태를 같이 적용하면 입력 흐름은 이렇게 정리된다.

기본 입력 → 차량 상태 보정 → 노면 상태 보정 → 최종 입력

이 구조를 통해 단순 이동이 아니라,
조건에 따라 결과가 달라지는 주행을 만들 수 있다.

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구조 정리

자율주행 관련 로직은 한 곳에 모으는 것이 좋다고 판단했다.

Pawn
 ├─ SplineFollower
 ├─ VehicleCondition
 ├─ RoadSurfaceSensor
 └─ Telemetry

Vehicle (Sports / Offroad)
 └─ 물리 세팅만 담당

공통 로직을 Pawn에 두고, 차량 클래스는 세팅만 담당하도록 분리했다.

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Landscape 이해

노면을 적용하는 과정에서 Landscape 구조도 같이 정리하게 됐다.

처음에는 Layer를 만들었는데도 노면이 반영되지 않아서 확인해보니,
Edit Layer와 Paint Layer가 서로 다른 역할을 가지고 있었다.

종류	역할
Edit Layer	지형 편집
Paint Layer	Material 및 물리 적용

노면 판정을 위해서는 다음 구조가 필요했다.

Material → LayerBlend → Paint Layer → LayerInfo → Physical Material

이 부분은 실제 적용하면서 개념을 다시 정리하게 됐다.

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비교 실험

이 구조를 기반으로 여러 차량을 동시에 테스트하는 것도 가능해 보였다.

같은 경로
→ 차량 상태 다르게 설정
→ 동시에 주행
→ 결과 비교

이렇게 하면 단순 구현이 아니라, 조건에 따른 차이를 확인할 수 있다.

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데이터 기록

단순히 눈으로 확인하는 것보다 데이터를 남기는 것도 중요하다고 생각했다.

기록 가능한 데이터는 다음과 같다.

• 속도
• 경로 이탈 정도
• 조향 값
• 입력값 (Throttle / Brake)
• 노면 상태

이 데이터를 활용하면 결과를 정량적으로 비교할 수 있다.

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흐름

전체 흐름은 다음과 같이 정리된다.

Spline 경로
→ 입력 계산
→ 차량 상태 보정
→ 노면 상태 보정
→ 차량 입력 적용
→ 이동
→ 데이터 기록

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정리

이번에는 자율주행을 직접 구현하기보다는,
이미 구성된 구조를 기반으로 어떻게 확장할 수 있을지에 집중해서 정리해봤다.

차량 상태와 노면 상태를 입력 단계에서 같이 보정하는 구조로 가면,
단순히 경로를 따라가는 수준을 넘어서 다양한 조건을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 형태로 발전시킬 수 있을 것 같았다.

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오늘의 정리

• 자율주행 구조는 입력 기반으로 유지하면서, 차량 상태와 노면 상태를 추가적으로 보정하는 방식으로 확장하면 다양한 조건에서 다른 결과를 만들어낼 수 있다.