DGIST 로봇및기계전자공학과 남강현 교수 연구팀이 중국 상해교통대학교, 일본 도쿄대학교와 함께 전기자동차의 주행 상태를 실시간으로 정밀하게 추정하는 ‘물리적 AI(Physical AI) 기반 차량 상태추정 기술’을 개발했다. 이번 기술은 전기차의 핵심 제어 성능을 높이고 자율주행차의 안전성을 강화할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다.
전기차가 급선회하거나 미끄러운 노면을 주행할 때 차량이 옆으로 얼마나 미끄러지는지를 나타내는 ‘측방향 미끄럼각(Sideslip Angle)’은 안전 제어를 위한 필수 정보다. 그러나 이 값은 차량 내부 센서로 직접 측정하기 어려워 자동차 업계는 복잡한 물리 모델을 활용하거나 간접 계산 방식으로 추정해왔다. 이 방식은 정확도와 주행 조건 대응에서 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 모델과 AI를 결합한 새로운 ‘물리적 AI 기반 추정 기술’을 마련했다. 차량 거동을 설명하는 물리 모델에 더해, 타이어에 작용하는 옆힘(횡타이어력)을 센서로 측정한 값과 AI 기반 회귀 모델(GPR)을 통합해 기존 방식보다 훨씬 높은 정밀도를 확보했다.
특히 연구팀은 물리 모델이 정확히 설명하기 어려운 비선형 타이어 거동과 환경 변화를 보완하기 위해 물리 기반 타이어 모델과 AI 학습 모델을 함께 활용하는 하이브리드 추정 프레임워크를 구축했다. 또한 가우시안 프로세스 회귀(GPR)를 통합한 언센티드 칼만 필터(UKF) 관측기를 적용해 데이터 기반 학습의 유연성과 물리 모델의 신뢰성을 동시에 확보함으로써 미끄럼각을 신속하고 정확하게 추정하도록 설계했다.
이 기술은 실제 전기차 플랫폼 실험에서도 다양한 노면 조건, 속도, 코너링 상황에서 높은 정확도와 강건한 추정 성능을 입증했다. 정확한 차량 상태 추정은 전기차의 주행 안정성 제어, 자율주행 안전 확보, 에너지 효율 최적화 등과 밀접하게 연관된 핵심 기술로, 이번 연구는 물리적 AI 기반 차량 제어의 새로운 가능성을 보여준 중요한 성과다.
남강현 교수는 “물리 모델과 AI를 결합한 접근법을 통해 전기차의 주행 상태를 더욱 정밀하고 신뢰성 있게 추정할 수 있게 됐다”며 “향후 글로벌 자동차 제조사와의 공동연구를 통해 산업 현장 적용까지 기술을 확장하겠다”고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구 사업의 지원으로 수행됐으며, DGIST·상해교통대·도쿄대 공동 연구결과는 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics’에 게재됐다.
헬로티 이창현 기자 |
