• 대한교통학회지
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• 제35권6호
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• pp.545-556
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• 2017

운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.575-583
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• 2017

본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.251-261
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• 2019

최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.68-80
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• 2016

자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2417-2419
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• 2003

이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.

• 센서학회지
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• 제10권2호
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• pp.134-141
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• 2001

본 논문은 자기장을 이용한 자율주행 전기자동차의 조향 제어에 대한 연구이다. 도로의 중앙에 일정 간격으로 영구자석을 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 조향 제어가 되도록 하였다. 단일 자석에 의한 자계 분포로부터 일정한 간격으로 나열된 영구자석에 의한 자계를 분석하였고, 이를 이용하여 자석에 의한 직선 및 곡선 도로를 만들어 주행 시뮬레이션을 하였다. 차량의 조향 제어를 위해 신경회로망을 이용하여 제어기를 구성하고, 자석을 설치하여 만든 실험도의에서 실제 제작한 전기자동차를 이용하여 주행 실험을 하였다. 실제 주행 실험에서 차체와 외부 지자기에 의한 영향을 보상하여 제안된 방법에 의한 자율 주행 차량의 자율 주행이 가능함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.13-27
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• 2021

본 연구에서는 영동고속도로 용인IC~양지IC구간을 대상으로 2020년 데이터를 활용하여 자율주행자동차의 시장점유율 변화가 교통류에 미치는 영향을 추정하였다. 교통류에 미치는 영향 정도를 추정하기 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용하였다. 자율주행자동차의 종방향 제어를 반영하기 위해서 intelligent driver model(IDM)을 구축 후 VISSIM에 적용하여 일반차와 비교를 수행하고 주행행태를 검증하였다. 자율주행자동차의 시장점유율에 따른 이동성 및 안전성 분석 결과, 자율주행자동차 도입 시 시장점유율이 높아질수록 네트워크의 이동성은 향상되지만, 안전성의 경우 차종이 혼재되었을 때 교통류가 불안정해지므로 더욱 안전 관리에 집중해야 한다는 것을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제8권4호
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• pp.31-37
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• 2016

Since real road experiments have many restrictions, a multi-vehicle traffic simulator can be an effective tool to develop and evaluate fully automated driving systems. This paper presents multi-vehicle environment simulation tool to develop and evaluate motorway automated driving systems. The proposed simulation tool consists of following two main parts: surrounding vehicle model and environment sensor model. The surrounding vehicle model is designed to quickly generate rational complex traffic situations of motorway. The environment sensor model depicts uncertainty of environment sensor. As a result, various traffic situations with uncertainty of environment sensor can be proposed by the multi-vehicle environment simulation tool. An application to automated driving system has been conducted. A lane changing algorithm is evaluated by performance indexes from the multi-vehicle environment simulation tool.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.3-9
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• 2018

DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)알고리즘은 인공신경망과 강화학습을 사용하여 학습하는 알고리즘이다. 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 강화학습과 관련된 연구 중에서도 DDPG 알고리즘은 오프폴리시로 학습하기 때문에 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하는 장점이 있다. 본 연구에서는 DDPG 알고리즘을 응용하여 자전거를 자율주행 하도록 제어하는 실험을 진행하였다. 다양한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 진행하였고 실험을 통해서 사용된 방법이 시뮬레이션 상에서 안정적으로 동작함을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.148-162
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• 2023

본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.