Autoware

1. 개요

2. 역사

2.1. 나고야대학과 Autoware.AI

2.2. Autoware Foundation 설립

2.3. Autoware.Auto

2.4. Core/Universe 체제로의 재편

3. 배포판

3.1. Autoware Core

3.2. Autoware Universe

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4. 아키텍처

4.1. 마이크로자율성

4.2. 아키텍처 1.0

4.2.1. Sensing

4.2.2. Map

• 포인트 클라우드 맵: PCD 파일 형식이며 X·Y·Z 좌표가 필수, 강도·RGB 값은 선택이다. 안정적인 위치 추정을 위해 최소 0.2 m 해상도를 권장하며 MGRS, UTM, 일본 평면직각좌표계를 지원한다.
• 벡터 맵: Lanelet2 형식(Autoware 확장 포함)으로 차선, 신호등, 정지선, 횡단보도, 주차 공간의 위치와 형상을 담는다. 각 차선은 선행·후행·좌우 인접 차선과 연결되며 속도 제한, 통행 우선권 등 교통 규칙 정보가 필수적으로 포함된다.

4.2.3. Localization

4.2.4. Perception

4.2.5. Planning

• Mission Planning: 지도 데이터를 이용해 현재 위치에서 목적지까지의 경로(Route)를 계산한다. 내비게이션에 해당하는 역할이다.
• Behavior Planning: 차선 유지, 차선 변경, 교차로 진입, 정지선 정지 등 규칙을 준수하는 경로(Path)를 계산한다.
• Motion Planning: 속도 계획, 경로 최적화를 거쳐 최종 궤적(Trajectory)을 결정한다. 신호등 대응, 교차로 안전 확인, 횡단보도 보행자 대응, 곡선 감속, 선행차 추종 등이 여기에 속한다.
• Validation: 생성된 궤적의 안전성을 검증하고, 위험하다고 판단되면 대체 경로를 만들거나 비상 절차를 실행한다.

4.2.6. Control

4.2.7. Vehicle Interface

4.2.8. AD API

4.3. 아키텍처 2.0

• Generator: 궤적을 출력하는 모든 모듈. 규칙 기반·최적화 계획기, E2E 모델, 학습 기반·샘플링 기반 계획기가 모두 해당하며 여러 개가 병렬로 실행될 수 있다.
• Selector: 후보 궤적들을 받아 안전성을 검증하고 상황이나 정책에 따라 최종 궤적을 고른다.

5. 기술 기반

5.1. ROS 2

5.2. 저장소 구성

• autoware_core — 검증된 기반 패키지
• autoware_universe — 실험적·확장 패키지
• autoware_launch — 시나리오별 실행 설정과 파라미터
• autoware_msgs — 컴포넌트 간 통신 메시지 정의
• autoware_internal_msgs — 컴포넌트 내부 통신 메시지 정의
• autoware_adapi_msgs — 외부 시스템(HMI, 시뮬레이터 등)과의 API 메시지 정의
• autoware_tools — 개발·진단 도구
• autoware_utils — 수학·기하 등 공통 유틸리티

6. 설치

#!syntax bash
git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git
cd autoware
bash ansible/scripts/install-ansible.sh
source ~/.bashrc
ansible-playbook autoware.dev_env.install_dev_env
mkdir -p src
vcs import src < repositories/autoware.repos
source /opt/ros/humble/setup.bash
rosdep update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

7. 시뮬레이션

• Planning Simulator: Planning과 Control 컴포넌트를 검증한다. 인식 출력을 대신해 더미 객체(바운딩 박스)를 배치하고 단순 이동을 시뮬레이션할 수 있으며, 신호등 출력과 차량 위치를 임의로 설정할 수 있다. Lanelet2 지도의 유효성 확인에도 쓰인다.
• Rosbag 재생 시뮬레이션: 기록된 센서 데이터를 재생해 Sensing·Perception·Localization을 검증한다.
• scenario_simulator_v2: ASAM OpenSCENARIO 기반 시나리오 테스트 프레임워크다.
• 디지털 트윈: AWSIM, MORAI Sim: Drive, CARLA, PanoSim과의 연동을 지원한다.[23]

8. Open AD Kit

9. 장단점

9.1. 장점

• 자율주행 전 영역을 아우르는 스택을 Apache License 2.0으로 공개하고 있어, 연구·교육·상용 프로토타이핑에 제약이 적다.
• 컴포넌트 인터페이스가 문서로 정의되어 있어 특정 모듈만 교체하거나 새 하드웨어를 붙이기 쉽다.
• Core와 Universe를 분리해 안정성과 실험성을 동시에 추구할 수 있다.
• 115개 조직이 참여하는 재단 체제로 운영되어 특정 기업에 종속되지 않는다.

9.2. 단점

• 전체 스택 빌드에 상당한 시간과 저장 공간이 필요하고, 의존성 설정이 까다로워 초기 진입 장벽이 높다.
• 구성 요소가 많고 파라미터가 방대해 실차에 맞춘 튜닝 난도가 높다.
• Universe는 기여자가 각자 품질 기준을 정하는 구조여서 패키지 간 완성도 편차가 존재한다.
• 고정밀 벡터 맵과 포인트 클라우드 맵에 의존하는 설계여서, 지도 구축·갱신 비용이 별도로 발생한다.
• ROS 1 → ROS 2, Autoware.AI → Autoware.Auto → Core/Universe로 이어진 잦은 구조 개편 탓에 인터넷에 남아 있는 자료 상당수가 현행 버전과 맞지 않는다.

10. 경쟁 프로젝트

• Apollo: 바이두가 주도하는 오픈 소스 자율주행 플랫폼.
• openpilot: comma.ai가 개발하는 오픈 소스 ADAS 소프트웨어. 전체 자율주행 스택보다는 양산차의 운전자 보조 기능 대체에 초점을 둔다.

11. 한국에서

12. 여담

• 이름은 자율주행(Auto)과 소프트웨어(Software)의 합성어로 읽히지만, 재단이 공식적으로 작명 유래를 밝힌 자료는 확인되지 않는다.
• Autoware.AI의 'AI'는 인공지능이 아니라 배포판 구분을 위한 접미사다. 마찬가지로 Autoware.Auto의 'Auto'도 자동화가 아닌 배포판 이름이다.
• 저장소 이름에 점 대신 밑줄을 쓰게 된 2025년의 변경은 기능 변화가 전혀 없는 명명 규칙 정리였지만, GitHub 리다이렉트가 동작하기 때문에 기존에 클론해 둔 저장소는 영향을 받지 않는다.

13. 관련 문서

• Autoware Universe
• Autoware Foundation
• 자율주행
• ROS

14. 외부 링크

• 공식 홈페이지
• 공식 문서
• GitHub 저장소