운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
최근에 이르러 자동차의 대수는 급격히 증가해 왔다. 이런 경향성의 결과로 나타난 교통사고의 인적 및 물질적인 손실이 최악의 상태에 이르른 것이 사실상 오늘날 우리들의 불행한 현실이다. 대다수의 교통사고가 운전자의 교통법규 위반에 기인되고 있다는 전제하 에 본 논문은 심리학적인 관점에서 그와같은 위반적인 운전자 행동의 이론적 배경을 비판적으로 분석하고자 시도한다. 아울러 이 논문에서는 운전자의 법규 위반적 행동에 대해 취할 수 있는 기본적이 대책을 마련 하는데 있어 특별히 기여할 수 있을 "인간-환경-경험" 모델을 구축하는 기초를 마련하고자 노력하고 있다.자 노력하고 있다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
현대는 자동차 제조업체나 차종이 매우 다양하다. 따라서 이들은 보다 고객들이 좋아하고 만족할 만한 자동차를 제조하려고 노력하는 실정이다. 하지만 현재 우리 나라에서는 자동차와 같은 인간-기계 시스템의 설계 요소들의 인터페이스 구축이 디자이너의 이상적 설계(good design)와 제품 개발자의 공학적 기능 기술에만 상당 부분 의존하고 있다. 따라서 이러한 자동차 내부 인터페이스의 설계에 있어서 인간 의 정신적, 육체적 능력을 고려한 HMI설계에 대해서는 상대적으로 등한시하고 있는 실정이다. 이에 기계의 사용성이나 인간의 인지 능력, 그리고 시스템의 성능을 고려한 인간-기계-시스템 인지 모형 개발 및 사용자 중심의 인터페이스 구축이 시급하다고 여겨진다. 본 연구에서는 동작 분석을 통한 운전 Performance를 설명하고 이에 걸리는 시간을 예측할 수 있는 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구결과, 운전자의 Object조작에 대한 손의 움직임은 크게 세가지로 나눌 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여, 시각과 손의 조합에 의한 모델을 제시하였다.
A driver-vehicle model means the integrated dynamic model that is able to estimate the steering wheel angle from the driver's desired path based on the dynamic characteristics of the driver and vehicle. In this paper, the dynamic characteristics of several four-wheel steering systems with the simultaneously steerable front and rear wheels are investigated and compared by means of the driver-vehicle model. Especially, the presented analysis results are obtained by using the ISO test codes such as lane change, double lane change and slalom, and the effects of the driver's steering response time and vehicle speed are examined on the responsiveness and stability of vehicle.
In this paper, validation of Driver Steering Model has been conducted. The comparison between the simulation model and vehicle test results shows that the model is very feasible for describing combined human driver and actual vehicle dynamic behaviors. The 3D vehicle model is consisted of 6-DOF sprung mass and 4-quarter car model for vehicle body dynamics. Powertrain model including differential gear and Pacejka tire model are applied. The driver steering model is also validated with vehicle test result. The driver steering model is based on angle and displacement error from the desired path, recognized by driver.
현재의 자동차는 운전자에게 안정성과 편의성을 제공하기 위해서, 자동차 중심의 인터페이스를 넘어 인간 중심의 인간-차량 인터페이스로 발전함에 따라서 차량의 전체 시스템 설계에 영향을 미치는 새로운 양방향 인터페이스를 필요로 하고 있다. 운전자가 운전함에 있어 사용하고 있는 운전자의 음성, 신체 동작, 생체 신호와 차량의 주행 상태에 대한 종합적이고 체계적으로 관리가 기반이 되는 통합 모델을 통해서 지능화, 복합 체계화된 지능형 자동차를 효율적으로 구현할 수 있는 인간-차량 인터페이스를 제공할 것으로 기대된다.
화물자동차 사고는 전체 교통사고의 약 12.64%를 차지하고 있다. 특히 화물자동차의 경우 사고 발생 시 피해규모가 크며 사망률도 매우 높다. 이러한 이유로 2012년도에 화물차 보험료는 대폭 인상되었고 화물자동차 운전자들의 부담이 매우 높은 실정이지만, 화물자동차의 과속, 과적 등은 줄어들고 있지 않는 추세이다. 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있도록 대책을 강구하여야 한다. 본 연구에서는 현재 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있는 방법 중 하나로 Usage-Based Insurance(UBI)를 선정하였다. UBI란 운전자가 안전운전을 할수록 보험료를 할인하는 제도로 화물차 운전자들이 안전운전을 하는 동시에 보험료 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. UBI를 도입하기 위해 가장 중요한 것은 운전자들의 운행 평가를 하는 방법이다. 운전자들의 운행 평가를 통해 보험료 할인/할증률을 결정할 수 있고, 합리적으로 운행 평가를 실시하여야 운전자들이 납득 할 수 있기 때문이다. 최종적으로 본 연구에서는 화물자동차의 주요 사고 원인을 규명한 뒤 각각의 사고 원인들과 사고와의 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 운행평가모델을 구축하고자 한다.
안전운전 지원 시스템 개발을 위해서 고려되어야 할 요소는 차량정보, 운전자정보, 외부 환경정보가 있다. 기존의 안전운전 지원 시스템 개발은 주로 차량의 종방향 제어, 횡방향 제어, 조향각 제어 등 차량으로부터 직접 추출한 주행정보를 이용하여 운전자의 안전유무를 평가하였다. 그러나 최근의 조사결과에 따르면 교통사고의 90%이상이 운전자 실수에 의해서 발생한다는 것을 알 수 있다. 이와 관련하여 차량의 주행 정보뿐만 아니라 실제 운전자가 주행 중에 행하게 되는 행동정보기반의 안전운전지원시스템 개발이 활발히 연구되어 지고 있다. 본 논문에서는 운전자의 행동정보를 이용한 안전운전 평가시스템의 설계 개념과 안전운전 평가시스템의 핵심 요소인 표준모델 구축 방법에 대해서 논의하고자 한다.
운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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