최근 로봇 개발에 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능을 통해 인간의 지능을 로봇이 대체함으로써, 로봇이 인간과 유사하게 거동하며 인간의 수용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 특히 주행 로봇의 경우, 다양한 주행 상황에 잘 대처하면서 안전하고 효율적으로 주행하는 것 또한 중요하다.
본 연구에서는 모방학습 기법을 이용한 딥러닝 기반 제어 알고리즘과 비례-적분-미분 (Proportional-Integral-Differential, PID) 제어 알고리즘을 융합한 하이브리드 제어 알고리즘 설계를 통해 로봇의 주행 성능을 향상시키고자 한다. 모방 학습에 기반한 행동 복제 알고리즘은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 사람의 수동주행 데이터를 수집하고 학습하여 사람의 주행 패턴을 모사하며 자율주행을 구현한다. 실제 시스템에서의 알고리즘 구현을 위해 저가의 카메라 센서와 액추에이터를 사용하여 로봇의 강건한 주행 성능을 확보하였다. 성공적으로 개발 및 검증된 CNN 기반 행동 복제 알고리즘과 규칙 기반의 PID 제어 알고리즘을 횡방향 제어기에 통합하여 AI 기반 하이브리드 제어 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 로봇의 경로 추종 성능을 향상시키고 다양한 환경에서 차량의 거동을 안정시킴과 동시에 부드러운 주행을 실현시켰다. 제안한 알고리즘의 성능은 시뮬레이션 연구와 실차 시험을 통해 평가되었다. 시뮬레이션 연구와 실차 시험을 통해 제안한 AI 기반 하이브리드 제어 알고리즘이 딥러닝 기반의 제어 알고리즘(CNN 기반 행동 복제 알고리즘)과 규칙 기반 제어 알고리즘 (PID 제어 알고리즘)에 비해 로봇의 주행 성능을 개선시켰음을 확인했다.