자율 주행 기술은 현재 많은 관심을 받고 있는 분야 중 하나입니다. 자율 주행 시뮬레이션은 이 기술을 개발하고 테스트하는 데 중요한 도구입니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 넘파이 라이브러리를 사용하여 간단한 자율 주행 시뮬레이션을 만들어보겠습니다.

시뮬레이션 환경 설정

우리의 시뮬레이션 환경은 2D 공간으로 가정하겠습니다. 간단히 말해, 우리는 차량이 x, y 좌표 상에서 이동하고 회전하는 것을 시뮬레이션할 것입니다. 먼저, 넘파이를 설치하고 다음과 같이 불러옵니다:

import numpy as np

이제, 자율 주행 차량의 초기 위치와 방향을 설정합니다:

initial_position = np.array([0, 0])  # 초기 위치 (x, y)
initial_heading = np.pi/4  # 초기 방향 (라디안)

이동 모델 구현

이제, 차량의 이동을 시뮬레이션하기 위한 모델을 구현해보겠습니다. 간단한 모델로는 이동 거리와 각도를 기반으로 하여 새로운 위치와 방향을 계산하는 것입니다.

def move(position, heading, distance):
    new_x = position[0] + distance * np.cos(heading)
    new_y = position[1] + distance * np.sin(heading)
    new_position = np.array([new_x, new_y])
    return new_position

이제, 이 함수를 사용하여 차량을 이동시켜보겠습니다:

new_position = move(initial_position, initial_heading, 10)
print(new_position)  # [7.07106781 7.07106781]

결론

이렇게, 넘파이를 사용하여 간단한 자율 주행 시뮬레이션을 만들어 보았습니다. 넘파이를 활용하면 복잡한 수학적 계산을 간단하게 할 수 있으며, 이는 자율 주행 기술 개발 및 테스트에 유용하게 사용될 수 있습니다.

더 많은 기능을 추가하고 더 복잡한 모델을 구현하여 실제 자율 주행 시뮬레이션에 근접하도록 확장할 수 있습니다. 향후 포스트에서 더 많은 기술적 세부 사항을 다루어 보겠습니다.

참고 문헌:

• NumPy 공식 문서
• “Python으로 배우는 딥러닝 교과서” - 제임스 로이터, 케빈 카트