Road Object Graph Modeling Method for Efficient Road Situation Recognition

In this paper, a graph data model is introduced to effectively recognize the situation between each object on the road detected by vehicles or road infrastructure sensors. The proposed method builds a graph database by modeling each object on the road as a node of the graph and the relationship between objects as an edge of the graph, and updates object properties and edge properties in real time. In this case, the relationship between objects represented as edges is set when there is a possibility of approach between objects in consideration of the position, direction, and speed of each object. Finally, we propose a spatial indexing technique for graph nodes and edges to update the road object graph database represented through the proposed graph modeling method continuously in real time. To show the superiority of the proposed indexing technique, we compare the proposed indexing based database update method to the non-indexing update method through simulation. The results of the simulation show the proposed method outperforms more than 10 times to the non-indexing method.

효과적인 도로 상황 인지를 위한 도로 객체 그래프 모델링 방법

이 논문에서는 차량 또는 도로 인프라 센서에 의해 검출된 도로상의 각 객체들 간의 상황인지를 효과적으로 하기 위해서 그래프 데이터 모델을 도입한다. 제안하는 방법은 도로상의 각 객체들을 그래프의 정점(Vertex)로, 객체들 간의 관계를 그래프의 간선(Edge)로 모델링하여 그래프 데이터베이스를 구축하고, 객체의 속성과 간선의 속성을 실시간으로 업데이트한다. 이때 간선으로 표현되는 객체들 간의 관계는 각 객체의 위치, 이동방향, 이동속도 등을 고려하여 객체들 간에 근접 가능성이 있을 경우 설정한다. 또한, 제안하는 그래프 모델링 방법을 통해 표현한 도로 객체 그래프 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하기 위해 그래프 정점과 간선에 대한 공간 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인기법 기반의 그래프 데이터베이스 업데이트 성능을 평가하기 위해서 색인 없이 업데이트하는 방법과 비교하였으며 비교결과 제안하는 방법이 10배 더 빠르게 업데이트를 할 수 있음을 확인하였다.