고령 운전자는 다른 연령대에 비해 사망사고 유발 가능성이 높다. 2021년 교통사고 통계에 따르면 고령 운전자 1만 명당 유발한 사망자수가 1.77로 30대 운전자 0.55에 비해 2.67배 높다. 본 연구는 자동긴급제동장치(Automatic Emergency Braking System, AEBS) 설치로 고령 운전자의 추돌사고 유발 가능성을 얼마나 낮출 수 있는지 파악하기 위해 시도되었다. 이를 위해 자동차보험 데이터를 활용하여 자동긴급제동장치가 장착한 차량이 그렇지 않은 차량에 비해 얼마나 추돌사고 발생률이 낮은지 통계적 기법으로 분석하였다. 그 결과 자동긴급제동장치를 장착한 차량과 그렇지 않은 차량의 교통사고 유발 오즈비가 0.75에 그쳐 사고감소 효과가 분명히 있는 것으로 나타났다. 성별로는 남성 운전자가 0.78로 여성 운전자 0.81에 비해 사고감소 효과가 컸다. 연령별로도 65세 이상의 오즈비가 0.76으로 분석되어 교통사고 감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 남성 고령운전자가 0.49로 감소효과가 가장 높았다. 향후 고령운전자를 대상으로 자동긴급제동장치 장착 차량을 운전할 경우 보험료 할인 등 혜택을 부여한다면 추돌사고를 예방하는데 도움이 될 것으로 보인다.
This paper describes autonomous emergency braking systems (AEB) for elderly drivers designed to consider their driving characteristics. With aging, perception-reaction time, and decision-making time increase accordingly. Without being aware of these performance degradations, however, changes in driving patterns due to increased alertness while driving lead to vehicle crashes. Therefore, it is necessary to develop an autonomous emergency braking system by incorporating the characteristics of the elderly driver. In order to enhance the driver acceptance of older people, perception-reaction time, alertness, and ride comfort need to be considered for conventional autonomous emergency braking systems (C-AEB). Proactive AEB(P-AEB) algorithm has been proposed to reflect human factor of elderly driver above. The performance of the proposed algorithm has been evaluated through MATLAB simulink simulation studies. It has been shown from the computer simulations that the proposed P-AEB algorithm enhances the driver acceptance of older people by improving ride comfort while ensuring safety of vehicle.
Recently, there have been efforts in many countries to reduce social expenses and casualties resulting due to car accidents. As such, ASS (active safety systems) are being researched and developed to prevent accidents and target mitigation. Among many useful active safety systems, it has been reported that commercial AEBS (Advanced Emergency Braking System) effectively prevents accidents and reduces casualties simultaneously. Accordingly, it is necessary to set Korean AEBS standards, and this research analyzes international AEBS standards for this necessity. In addition to the evaluation methodology of AEBS ECE Regulation, this study suggests traffic scenarios that occur frequently in domestic road environments, and provides an evaluation system for AEBS of the scenarios. Finally, the performance and safety of AEBS are evaluated through field test.
With the popularization of autonomous driving technology, safety has emerged as a more important criterion. However, there are no assessment protocol or methods for AES (Autonomous Emergency Steering). So, this study proposes AES assessment protocol and scenario corresponding to collision avoidance Car-to-Car scenario of Euro NCAP in order to prepare for obstacles that appear after the emergency steering of LV (Leading Vehicle) avoiding obstacles in front of. Autoware-based autonomous driving stack is developed to test and simulate scenario in CARLA. Using developed stack, it is confirmed that obstacle avoidance is successfully performed in CARLA, and the AES performance of VUT (Vehicle Under Test) is evaluated by applying the proposed assessment protocol and scenario.
The purpose of this study is to predict how the actual accident changes by reconstructing the accident with an Autonomous Emergency Braking system (AEB) based on the actual accident of the LTAP-OD (Left Turn Crossing Path - Opponent Direction) intersection. A virtual AEB sensor was developed, and 150 head-on collision accident reports were secured to the insurance company to reconstruct the accident. As a result of the accident type analysis, a total of 13 types of head-on collision accidents were derived, and it is the LTAP-OD intersection accident with the highest frequency. In the LTAP-OD intersection accident, the simulation was conducted by applying the virtual AEB of each vehicle, the accident rate decreased by 90% or more when the AEB of the left-turn vehicle was applied, and the accident rate decreased by 50%. In addition, the most frequent collision types in LTAP-OD accidents were the front bumper on the driver's side of a vehicle going straight and the front bumper on the passenger's side of a vehicle turning left.
Among the various functions of ADAS (Advanced Driver Assistance System), the most important and representative function to the safety of vehicle passengers is AEB (Autonomous Emergency Braking system). In South Korea, laws are in progress from 2022 for making it mandatory for passenger vehicles to be installed. And as AEB-equipped vehicles continues to increase in the future, the demand for accident analysis related to the AEB function is expected to increase in the future. In order to find out the operating limits of AEB, it is necessary to consider the situations exceeding the standards covered by EuroNCAP. Therefore we have performed four experiments in this study, including situations encountered in real-word traffic conditions, i.e., an oblique stop of Global Vehicle Target (GVT) and ADAS sensor failures. These experimental results are expected to be of great help in accurate and reliable accident analysis by considering them when analyzing traffic accidents for ADAS vehicles.
Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.
ADAS(Advanced Driver Assistance System) which is developed for alleviating driver's load has become improved with extending it's role. Previously, ADAS offered simple function just to make driver's convenience. However, nowadays ADAS also acts as Active Safety system which is made to release and/or prevent accidents. Longitudinal control system, as one of major parts of Active Safety System, is assessed as doing direct effect on avoiding accidents. Therefore, many countries such as Europe and America has pushed longitudinal control system as a government-wide project. In this paper, it covers the result of evaluation system and vehicle evaluation for development study in FCW, ACC and AEB.
In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.
In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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