2nd/10_Wiki/Topics/Computer_Science_and_Theory/Autonomous-Vehicle-Path-Planning.md

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wiki-2026-0508-autonomous-vehicle-path-planning	Autonomous Vehicle Path Planning	10_Wiki/Topics	needs_review	self	P-Reinforce-AI-PATHPLAN	none	A	0.98	Path Planning A* Algorithm Robotics Autonomous Vehicle		2026-04-20	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)	language framework unspecified unspecified

Autonomous-Vehicle-Path-Planning (자율주행 경로 계획)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

경로 계획은 '가장 빠른 길'을 찾는 것이 아니라, '안전하고 부드러우며 예측 가능한' 움직임을 실시간으로 설계하는 확률적 탐색이다.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• Global Path Planning:
  • 출발지에서 목적지까지의 거시적인 경로를 설정한다. 고전적인 A (A-star)* 알고리즘이나 Dijkstra 알고리즘이 지도 데이터 위에서 작동한다.
• Local Motion Planning (실시간 회피):
  • 갑자기 튀어나오는 보행자나 장애물을 피하기 위한 미시적인 궤적 최적화. *RRT (Rapidly-exploring Random Tree)*나 Hybrid A 등이 사용된다.
• Behavioral Decision (판단 레이어):
  • 차선 변경, 추월, 일단 정지 등 도로의 법규(Traffic Laws)와 에티켓을 반영한 의사결정 알고리즘과 물리적 제어를 결합한다.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거에는 규칙 기반(Rule-based) 알고리즘이 주류였으나, 최근에는 복잡한 도심 상황을 해결하기 위해 'End-to-End' 딥러닝 방식과 '전통적 플래닝'을 결합한 계층적 구조가 표준으로 자리 잡았다.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Related: Systemic_Simulation_Principles , Robotic Manipulation
• Context: Digital Twins

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

• (TODO)

선택 B를 써야 할 때:

• (TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

• [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)