본 연구는 자율주행 시스템의 인식, 예측 및 계획 모듈에 법적 및 논리적 규격을 통합하는 현재 방법론을 분석합니다. 논리 기반 프레임워크에서 계산 법적 추론 접근 방식에 이르기까지 다양한 기술을 체계적으로 탐구하며, 동적이고 불확실한 운전 환경에서 규제 준수와 해석 가능성을 보장하는 능력을 강조합니다. 주요 연구 결과는 지각 신뢰성, 법적 준수 및 의사 결정 정당성의 교차점에서 상당한 문제가 발생한다는 것입니다. 이러한 문제를 체계적으로 분석하기 위해 이론적 기반, 아키텍처 구현 및 검증 전략별로 기존 접근 방식을 분류하는 분류 체계를 제시합니다. 특히 지각적 불확실성을 해결하고 명시적인 법적 규범을 통합하는 방법을 중점적으로 다루어 기술적으로 견고하고 법적으로 방어 가능한 의사 결정을 가능하게 합니다. 본 연구는 인식을 위한 신경-기호 통합 방법, 논리 기반 규칙 표현 및 규범 인식 예측 전략을 다루며, 투명하고 책임감 있는 자율 주행 차량 운영에 기여합니다. 법적 준수 자율 주행 시스템의 미래 발전을 안내하기 위해 엔지니어링, 논리 및 법률 분야의 다학제적 통찰력을 제공하며, 해결해야 할 중요한 미해결 질문과 실질적인 상충 관계를 강조합니다.
