전 세계적으로 자율주행자동차의 개발이 활발히 진행됨에 따라 자율주행자동차에 대한 합리적이고 체계적인 평가 방법에 대한 요구가 증가하고 있다. 시뮬레이션 및 주행시험장(proving ground, PG)에서 수행하는 자율주행자동차 평가를 위한 시나리오, 평가 절차 및 방법관련 연구는 국제적으로 활발하게 진행되고 있다. 이에 비해, 실도로에서의 평가에 대한 방법 및 절차 등은 국제적으로 아직 초기 단계이다. 따라서, 향후 자율주행자동차의 상용화에 대비하여 실도로에서 자율주행자동차를 평가하는 것에 대한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 실도로에서 자율주행자동차의 주행안전성 평가에 관한 기초적인 방향을 정의하고자 한다. 이를 위해 실도로에서의 자율주행자동차의 평가 방향과 프로세스를 제시했으며 주행안전성을 평가하기 위한 정성적 및 정량적 평가지표를 선정하였다. 실도로에서 자율주행자동차의 주행안전성 평가를 위한 정성적 평가항목으로 「도로교통법」을 기반으로 하여 총 38개의 항목을 선정하였다.
텔레매틱스 서비스를 위한 많은 어플리케이션들이 개발 됨에 인해 테스트를 위한 도로 네트워크 기반의 이동객체 궤적데이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 이동객체들의 실 궤적 데이터와 유사한 합성 궤적 데이터를 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 그리고 실제 구현 결과와 실 데이터와의 속도 패턴을 비교하여 실 데이터와의 유사성을 보인다.
Despite the increasingly stringent automotive emissions regulations, the impact of vehicle emissions on air pollution remains large. In addition, since the issue of emission of more exhaust gas than the exhaust gas measured in the test room when the vehicle passing the exhaust gas regulation standard is run on the actual road, many countries studied and introduced gas regulations about Real Driving Emission using Portable Emission Measurement System. At present, Korea regulations restrict the number of NOx and PN in diesel vehicles. In the case of gasoline vehicles, there is no regulation on emission gas, but there is a problem of continuing automobile exhaust gas problems and a large amount of gasoline GDI vehicle's PN emission. So research and interest are increasing due to this problem. In this study, characteristics of exhaust gas depending on changes of ambient temperature were analyzed among various factors affecting exhaust gas measurement of gasoline vehicles. As a result, at the low temperature test, the lower the ambient temperature, the more the exhaust gas was emitted. At ordinary temperature test, no specific tendency was observed due to changes of ambient temperature.
본 연구에서는 전기이륜차의 1회충전주행거리를 알아보기 위해 도로 주행시험과 차대동력계(Chassis Dynamometer) 주행시험을 하였다. 도로주행시험은 대전시(Daejeon Metropolitan City)의 도로 중 대표적인 3가지 루트에서 주행시험을 하였다. 차대동력계를 이용한 CVS-40모드 주행시험의 경우 도로 부하조건을 다양하게 설정하여 CVS-40 모드주행을 실시하였다. 본 연구를 통하여 도로에서의 전기이륜차의 1회 충전주행거리(Per-Charge Range Testing)를 확인하고, 차대동력계 도로부하 설정방법에 따른 주행거리 및 에너지소비효율을 측정하였다. 이를 통해 실도로 주행시험과 차대동력계 주행시험을 비교하여, 차대동력계 실험에서도 전기이륜차 1회충전주행거리시험이 실도로에서의 주행조건과 근접한 결과를 갖는 도로부하 설정에 대해 연구하였다.
본 연구는 우리나라의 구재역 문제가 심각한 사회문제로 대두되면서 현재의 방역대 설정에 대한 문제점을 분석하여 사전 조치를 통한 피해를 최소화하기 위하여 수행하였다. 이를 위하여 구제역 발생 현황을 분석하고, 전국 국도의 도로망도와 행정구역 경계 등의 자료를 이용하여 도로를 통해 차량으로 전염되는 것을 가정한 후 네트워크 분석을 수행하였다. 이와 같이 분석된 결과를 이용하여 전파시간을 산정하고, 그 결과를 도로 직선거리 및 도로 실거리로 구분하여 직선 이동속도 및 도로 실거리 이동속도를 국도별 및 행정구역별로 산출하여 현재의 구제역 방역대 설정방법에 대한 문제점을 분석하였다. 따라서, 본 연구는 구제역 발생지역을 중심으로 전파속도를 산출한 결과 평균 직선 전파속도는 53.9km/day, 평균 도로 실거리 전파속도는 71.1km/day로 분석되어 기존 방역대 설정에 문제가 있었음을 알 수 있었다.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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