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차량의 동역학적 모델에 영향을 미치는 요소는 매우 다양함 : 차량의 질량, 관성 모멘트, 차체, 섀시(Shassis), 서스펜션(Suspension), 파워트레인, 타이어 특성 등
또한, 동일한 종류의 차량이라도 차량의 부품이 노후화된 정도에 따라 동역학적 모델에 차이가 발생할 수 있음
또한, 동일한 차량이라도 주행 환경(우천, 노면의 젖은 정도 등)에 따라 동역학적 특성이 달라질 수 있음

보통 이상적인 환경에 대한 가정을 적용하고 동역학적 모델을 수학적으로 모델링 하는 경우에는 위의 다양한 요소들을 모두 고려하기 어려우며,
따라서 실제 운전 시나리오들에서 자율주행 차량을 정확히 모델링 하는 것은 어려움
(여기서 모델링이라 함은 차량의 동역학적 특성을 표현하는 수식 및 파라미터를 설정하는 것을 의미)

여러 상황에서 반복적인 테스트를 수행하고 획득한 데이터에 기반하여 모델링을 하는 접근 방법도 존재하나, 이는 시간적, 비용적, 공간적 한계가 존재함

다양한 조건에서 차량의 동역학적 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 모델을 효율적으로 생성해내는 방법이 필요한 상황임
본 발명은 차량의 자율주행 데이터에 기반하여 동역학적 모델을 추정할 수 있는 방법을 제안함
구체적으로 자율주행 logging data를 활용해서 차량의 동역학적 모델을 생성(추정)하고, 이를 평가할 수 있는 방법을 제안함

이상적인 가정과 전통적인 선형 모델이나 수학적 모델링만으로 명확히 획득하기 어려운 차량의 복잡한 동적 특성을 잘 반영한 차량 모델을 획득함으로써, 자율주행 차량의 제어 및 거동 예측의 정확도 향상 데이터에 기반하여 다수/다종의 차량에 대한 모델을 자동으로 생성할 수 있기 때문에 개발 효율 향상 도모 로깅 데이터를 활용하여 차량 모델에 대한 평가를 자동화할 수 있고, 추정된 모델의 성능을 파악하는데 용이함 차량 모델의 변화를 판단하여 차량 이상상태 진단이 효율적으로 가능함