본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
자율주행 기술이 고도화됨에 따라 사용자가 주행 상황을 실시간으로 모니터링하고 주행을 제어할 수 있는 자율주행 서비스가 필요하다고 생각했다. 또한, 돌발 장애물을 고려하며 정해진 경로로 주행하는 자율주행을 구현하고자 해당 시스템을 설계하게 되었다. 해당 시스템은 차량, 서버, 애플리케이션으로 구성되어있으며 구성요소 간의 실시간 통신을 통해 차량 주행 상황 및 사용자 제어 명령을 자유롭게 전달하고자 했다. 차량의 자율주행 알고리즘을 구현하기 위해 이미지 데이터 처리에 효과적인 CNN을 활용하여 장애물 회피 모델과 라인 트레이서 모델을 구현하여 해당 모델들을 하나의 솔루션으로 통합하였다. 해당 솔루션 구현을 통해 차량이 마주할 수 있는 돌발 상황에 대처하는 자율주행의 안전성을 높이고자 했으며 자율주행 환경에서 사용자 조작을 용이하게 하고자 하였다.
KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
본고에서는 자율주행 완성차와 자율주행 융합 부품 관련 기술과 국내외의 자율주행자동차 산업정책과 기술 개발 동향을 살펴본다. 자율주행 차량은 고안전, 고편의, 친환경, 신생태계의 자동차 산업에서의 4가지 미래 키워드를 만족시키는 기술로서 국가차원의 전략적 양성이 필요하다. 자율주행자동차 산업은 자동차 산업 생산기반 및 우리나라의 IT, 반도체 등의 기술 활용이 가능하며, 아직 상용화 되지 않은 분야로서 자율주행 분야의 상용화 기술 조기 확보 시 세계시장을 선점 할 수 있다. 따라서 자율주행 완성차 및 부품업체 등의 복수 수요기관이 참여하여 중소, 중견 부품업체 수요처 다각화 및 생태계 체질 개선, 자율주행 핵심부품 및 제어를 위한 SW 등 원천기술 확보 및 수입대체, 자율주행 기술과 관련 센서 선도기술 개발 및 글로벌 중견기업 육성을 기대 할 수 있다. 또한 빠르게 자율주행자동차 관련 기술개발이 진행되고 전장 부품이 자동차에서 차지하는 비중이 커짐에 따라 서로 연결되어 동작하는 전기전자 시스템의 기능안전 확보의 필요성이 대두되고 있다. 이미 해외에서는 자동차 전자제어 시스템 의무 장착을 강화시키는 추세이며 차량 안전 확보를 위해 전자제어장치의 기능 안정성의 중요성과 기술 표준의 필요성을 기반으로 자동차 기능 안전선 국제 표준을 규격화하고 있다. 따라서 본고에서는 국내외의 자율주행차량 분야의 산업 현황과 기술 동향을 살펴봄으로써 시장의 현황을 파악하고 자동차 기능 안전성 국제 표준에 관하여 알아본다.
과거 드라마로 인기를 끌었던 전격 Z 작전에서 키트는 우리에게 자율주행 자동차라는 환상을 심어주었다. 이러한 자율주행 자동차가 이제는 꿈이 아닌 현실로 다가오고 있다. 자율주행 자동차에 대한 정의를 내려보면 운전자의 개입 없이 주변환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여, 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다. 이러한 자율주행 자동차는 교통사고를 줄이고 교통 효율성을 높이며 연료를 절감하고 운전을 대신해줌으로써, 편의를 증대시킬 수 있는 미래 개인 교통수단이 될 것으로 기대된다. 본고에서는 자율주행 자동차의 기술 구성 요소와 관련된 기술 개발 동향에 대해서 기술하고, 자율주행 자동차가 실제 적용되기 위해 필요한 법적인 문제와 향후 전망에 대해서 살펴본다.
자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
현재 자율주행은 Stand Alone 으로 차량 자체적인 센서만을 이용해서 자율주행을 하고 있다. 이번 연구로 Stand Alone 하지 않은 서버 제어 방식의 자율주행 차량 개발이 가능해져 자율주행 차량의 센서와 연산장치가 줄어 차량의 가격이 줄어들며 이 시스템의 궁극적 목표인 자율주행 차량의 사고 감소에 큰 도움을 줄 것을 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.339-340
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2022
운전자가 필요없는 완전한 자율주행 시대에 있어, 자율주행 차량에 탑승한 사람의 상황인지 측면에서 불안감을 예측하고 이를 저감하는 방법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 탑승자의 불안감을 유발시키는 자율주행 환경 요인으로 도로 환경, 차량의 내·외부 환경, 자율주행 제어 환경의 3가지 요소가 도출되었고, 각 요소에서 탑승자의 불안감을 유발시키는 세부 요인들을 도출하여 분석하였다.
자동차의 끝없는 진화에 따라 자율주행 시대가 우리에게 점점 더 현실화 되고 있다. 그러나 자동차의 진화만으로 자율주행 시대가 무난히 열릴 것인가? 필자는 도로에서 발생하는 다양한 돌발적 상황을 고려한다면, 도로의 협력이 필연적이라고 본다. 본고에서는 자율주행차 시대를 수용하기 위한 도로시스템의 진화 방향을 전망해 보고, 자율주행이 우리 사회에 미치는 상징적이고 광범위한 영향력에 대해 논해 보고자 한다.
This paper describes a recursive least-squares based convergent algorithm for driving characteristic classification for personalized autonomous driving. Recently, various researches on autonomous driving technology have been conducted for level 4 fully autonomous driving. In order for commercialization of the autonomous vehicle, personalized autonomous driving is required to minimize passenger's insecureness to the autonomous vehicle. To address this problem. this study proposes mathematical model that represents driving characteristics and recursive least-squares based algorithm that can estimate the defined characteristics. The actual data of two drivers has been used to derive driving characteristics and the hypothesis testing method has been used to classify two drivers. It is shown that the proposed algorithms can derive driving characteristics and classify two drivers reasonably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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