🚗 Autonomous Valet Parking System

중앙 제어형 자율 발렛 주차 시스템 (CAU 2025 AI·SW 융합 우수성과 발표대회 출품작)

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📖 프로젝트 개요

Autonomous Valet Parking System은 실내 주차장 환경에서도 차량이 스스로 경로를 탐색하고,
중앙 제어 서버가 모든 차량의 위치와 이동을 실시간으로 관리하여 충돌 없는 입출차와 공간 효율성 극대화를 실현하는 시스템입니다.

• 문제 인식

  • 출구 근처만 이용하려는 운전자 패턴으로 인한 병목 및 공간 낭비
  • 차량 간 충돌 위험 및 불필요한 대기시간 발생
  • 실내 주차장에서 GPS가 작동하지 않아 위치 인식 불가

• 해결 접근

  • 중앙 제어 서버 기반의 ReservationTable + Network Graph(A*) 경로 제어
  • SimPy 이벤트 시뮬레이션 엔진을 이용한 시간·공간 기반 최적화
  • SLAM / GCSLAM 기반 차량 위치 추정 및 자율 주행

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🧠 주요 기능

구분	기능 설명
🕹️ 중앙 제어 서버	모든 차량의 위치·경로·층간 이동을 실시간 관리하며, 동일 도로 구간의 중복 예약을 방지
🚘 차량 에이전트	GCSLAM 기반 센서 융합을 통해 실내 환경에서도 자율 위치 추정 및 이동 수행
⏱️ ReservationTable	시간 단위로 각 노드·엣지를 예약하여 교차 충돌 방지 및 교통 흐름 동기화
🅿️ 스팟 보호 시스템	SimPy Resource 객체를 이용해 주차 스팟 점유/선점 상태를 동시 제어
🧭 지능형 경로 탐색	A* 알고리즘 기반 최단·최적 경로 탐색 (교착 구간 자동 회피)

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🖼️ 시뮬레이션 결과 (Two-Floor, Reservation-Based)

아래 GIF는 **복층 주차장(B1/B2)**에서 중앙 관제 서버가 시간 기반 예약(ReservationTable)으로 교차점·엣지 충돌을 사전에 차단하며,
차량의 입차/주차/출차를 제어하는 과정을 시각화한 결과입니다.

🗺️ 표기·색상 규칙

• 바닥 타일 문자
  • 0 : 진입/출구(게이트 포함) · 옅은 파란색
  • - / | : 수평/수직 차로
  • G : 빈 주차 스팟(초록 배경)
  • R : 점유된 주차 스팟(빨간 배경)
• 차량 표시
  • 파란 원: 입차/이동 중 차량
  • 빨간 원: 출차 경로 예약 후 이동 중 차량 (exiting=True)
  • 원 안 숫자: 차량 ID
• 레이어
  • 상단: Floor B1
  • 하단: Floor B2 (렌더링 시 B1 아래로 오프셋)

⚠️ 주의 사항

• 경로 허용 규칙은 기호와 방향성에 따라 제한됩니다.
  예를 들어, G/R는 수평('-') 간선과만 연결되고, |는 수직 통과만 허용합니다.
  (코드: build_grid_graph().can_connect(...))
• ReservationTable의 시간창은 엣지·노드·커넥터 모두에 대해 겹치면 예약 실패입니다.
  같은 교차점/차로를 같은 시간에 두 차량이 통과하지 못하도록 설계했습니다.

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⚙️ 시스템 구성

• Simulation Core : SimPy 기반의 이벤트 시뮬레이션
• Control Server : Python 모듈 기반 중앙 통제 로직
• Vehicle Agent : SLAM 모듈 시뮬레이션
• Graph Planner : A* + ReservationTable 조합의 시간 기반 경로 탐색기
• Output Visualization : Matplotlib / ASCII 맵 기반 주차장 시각화

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💻 실행 방법

1️⃣ 환경 세팅

git clone https://github.com/<username>/<repo_name>.git
cd <repo_name>
pip install -r requirements.txt

2️⃣ 코드 실행

python run.py

실행 시 중앙 제어 서버가 초기화되고, 각 차량의 이동 시뮬레이션이 자동으로 시작됩니다.

🌍 기대효과

• 운영 효율성: 동일 면적 내 주차 대수 증가 → 부동산 가치 상승 및 수익 증대
• 경제성: 조명·환기 등 에너지 절감 + 인력 운영 비용 절감
• 안전성: 인적 오류 제거로 후방 추돌 및 긁힘 사고 감소
• 환경성: 주차 탐색시간 단축으로 연료 소비 및 온실가스 배출 감소

스마트 주차 시스템 도입 시 교통 혼잡이 최대 30% 감소 (사례 참조)

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⚠️ 한계 및 향후 개선점

항목	내용
초기 투자비	센서, 라이다, 통신 인프라 등 설치비용이 높음
유지보수	지속적인 하드웨어 교체 및 소프트웨어 업데이트 필요
사용자 적응	기술 미숙지로 인한 초기 사용 불편
보안 문제	네트워크 연결 기반 시스템 특성상 해킹·데이터 유출 위험 존재

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🏫 제출 정보

• 대회명: 2025 중앙대학교 AI·SW 융합 우수성과 발표대회
• 작품명: Autonomous Valet Parking System
• 팀명: 내일은 주차왕
• 실행 파일: run.py

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📄 라이선스

본 프로젝트는 교육 및 연구 목적의 비상업적 사용에 한합니다.
상업적 사용 또는 2차 배포 시 반드시 팀의 허가가 필요합니다.

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상상을 현실로, 미래를 코드로.
Autonomous Valet Parking System 🚙💡