feat(autotuner): CarrotPilot Auto-Tuner(주행학습 자동튜닝) + 선행차 대응 종방향 제어 개선

[ChanHoya]

개요

주행 데이터 기반 파라미터 자동 학습 시스템(Auto-Tuner)과 선행차 대응 가감속 보완(정차출발 catch-up, 고속 선제제동, 부드러운 정차 등) 종방향 제어 개선의 통합본입니다.

이전에 revert된 오토튜너 시리즈(#360, #362, #367, #374, #378, #382, #385)에서 문제가 된 파라미터 폭주(runaway)를 근본 수정하고 전면 재작성했습니다. 약 3주간(6/14~7/7) 실주행 로그 검증을 거쳤습니다.

• 변경 규모: 39개 파일, +17,028 / -395
• base: c3-wip (f211806) 기준으로 작성되어 fast-forward 머지 가능, 충돌 없음

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1. Auto-Tuner — 주행 기반 학습 엔진 (carrot_learning.py 신규, 2,524줄)

• Phase 0~3 학습 파이프라인: 주행 중 LAT/LONG 지표를 수집·집계해 추천 파라미터 생성 → 팝업 안내(정차 감지/30분 타이머) → 수동 확인 적용 또는 자동 적용(AutoApply). 튜닝 이력 그래프, 공장초기화(FactoryReset) 지원
• 학습 소스 확장:
  • 수동주행 기준분포 학습 (사용자의 운전 스타일을 기준선으로)
  • 선제(teaching) 제동 학습 — 사용자가 미리 브레이크로 개입한 상황도 학습에 반영
  • 코스팅 데드밴드 학습
• Runaway 근본 수정 (이전 revert 원인 대응):
  • reset/attribution 버그로 인한 파라미터 드리프트 수정
  • PathOffset 부호 오류, phase8 지표 계산, 감쇠 로직 수정
  • 상한 정비: JLeadFactor3 ≤ 2.0, LongActuatorDelay/LongTuningKf 상한 대폭 하향, SteerActuatorDelay 50 점프 차단
  • TFollowGap2 폭주 감소 버그 수정, EnableSpeedTF < 0 시 해당 학습 비활성
  • 토크 KpV/KiV: 오차 부호 패턴 기반 양방향 학습으로 전환

2. 선행차 대응 가감속 보완 (long_mpc / longitudinal_planner / longcontrol / carrot_functions)

항목	내용
정차 후 출발 catch-up	정지→출발 시 일시적 Gap1(최근접) 추종 + 가속 상한 부스트(최대 1.4배). 10~30km/h S-커브(smoothstep) 이징으로 급발진 방지, 40km/h에서 원래 Gap 복귀. 수동 GAP 조작 없이 출발 가속 확보
목표속도 auto 재가속	slew 리미터로 모든 상황에서 부드러운 가속, gas 오버라이드 종속, 정지출발 데드락 해소
중고속 catch-up 보강	정속으로 멀어지는 선행차(vRel>0, jLead≈0)에 t_follow 속도비례 축소 + jerk penalty 부분 복원 (저속·밀착 시 미적용)
속도-가변 차간거리	저속 t_follow↓ / 고속↑로 time-gap 역전(저속 3.4s vs 고속 1.6s) 정상화 — 실주행 로그 기반
고속 선제 제동	70km/h+ & 접근 TTC<7s 게이트에서 t_follow 선제 확대 + JLeadFactor 속도연동 증폭 → 고속 늦은 제동 대응. 정속 추종·저속에서는 무동작
선행차 깜빡임 보정	lead status 순단(레이더/비전 0.x초 놓침) 시 직전 lead를 0.3s 외삽 유지 → '없음→가속→재포착' 가감속 떨림 제거
부드러운 정차	stoppingDecelRate에 속도·쿠션 비례 감쇠 + Hyundai 정차 jerk 보간 제한(opendbc) → 마지막 순간 꿀렁임 제거
코스팅 데드밴드	LongCoastBand: 계획 가속도 0 근처 미세 진동 시 출력을 0으로 수렴(자연 회생제동/엔진브레이크 활용), 2배 이탈 임계 히스테리시스로 채터링 방지 (기본 0=비활성)
제동 onset 스무딩	제동 진입 jerk 제한 + 가감속 onset 부드럽게

3. 커브 속도 (carrot_man.py vturn_speed 재설계)

• 거리 인지 곡률-추종 가변 속도: 기존 '최대 곡률 1점' 단일 목표 방식에서, 예측경로 각 점의 곡률로 안전속도를 구하고 거리·편안한 감속도(A_DECEL 0.85)를 반영해 '지금 허용 가능한 속도'의 최소값을 목표로 삼는 방식으로 변경
• 효과: 멀리 있는 급커브에 일찍 완만히 사전 감속, 정점 통과 후 곡률이 풀리면 자동 증속 (커브 초입 > 중반 > 후반 가변)
• AutoCurveSpeedFactor가 하한 floor에 막혀 무효화되던 문제 해소

4. UI

• 웹당근 Auto-Tuner 페이지 (C4 세로화면 대응): 학습 현황·추천값·이력 그래프, Learning↔LAT/LONG 자동 연동, Apply LAT/Long 토글
• 디바이스(C3) 설정 UI + 홈 화면 팝업 (settings.cc/home.cc), 11개 언어 번역 추가

5. 시스템/기타

• GPS-time & 글로벌 타임존 지원 (timezone_helper.py 신규 — app > wifi > gps 우선순위, TimezoneName/TimezoneSource)
• 웹당근 Clear All Logs 저장 실패 수정 (BYTES 파라미터 저장 타입 불일치)
• 신규 파라미터: CarrotTunerApplyLat/Long, CarrotLearningPopupSource, CarrotLearningAutoApply, CarrotTunerFactoryReset, LongCoastBand, TimezoneName/Source, WiperActive, CarrotRainWet

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