본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.
자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직·간접적으로 체험할 수 있는 기회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가능한 실험차를 활용하여 종·횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주행 실험을 통하여 도출한 5가지 종·횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
본 논문은 자율주행 알고리즘 개발을 위한 저비용 드라이빙 시뮬레이터 구축 방법을 소개한다. 이는 물리엔진을 적용한 상용게임 소프트웨어인 GTA V를 활용하여 구현되며 자율주행 시스템에 필요한 다양한 센서 출력값 및 데이터를 에뮬레이션하는 기능을 내장한다. 이를 위해 GTA V 내부 데이터를 취득할 수 있는 Script Hook V의 NF를 활용하여 GT 데이터를 취득하고, 이를 활용하여 다양한 자율주행용 센서 데이터를 생성한다. 본문에서는 설계된 드라이빙 시뮬레이터의 전반적인 기능들을 소개하며, 개별 기능에 대한 검증을 수행한다. 자율주행 알고리즘 개발 환경 구축을 위해 게임 엔진 내부 메모리 접근을 통한 GT 데이터를 취득하는 과정을 설명하고, 에뮬레이션된 센서값을 처리 및 활용하여 인공 신경망 학습 및 성능평가에 적용 가능한 예시를 제시한다.
자율주행 시뮬레이터를 위한 대체재로 게임 엔진을 통한 가상 환경 모의 연구가 수행되고 있다. 하지만 게임 엔진에서는 자율 주행에 필요한 센서를 기기에 맞게 사용자가 직접 모델링을 해줘야 하기 때문에 개발 비용이 크게 작용된다. 특히, Ray 를 활용한 3D LIDAR 는 GPU(Graphics Processing Unit) 사용량이 많은 작업이기 때문에 저비용 시뮬레이터를 위해서는 저비용 3D LIDAR 모의가 필요하다. 본 논문에서는 낮은 컴퓨터 연산을 사용하는 C++ 기반 3D LIDAR 모의 프레임 워크를 제안한다. 제안된 3D LIDAR 는 다수의 언덕으로 이루어진 비포장 Map 에서 성능을 검증 하였으며, 성능 검증을 의해 본 논문에서 생성된 3D LIDAR 로 간단한 LPP(Local Path Planning) 생성 방법도 소개한다. 제안된 3D LIDAR 프레임 워크는 저비용 실시간 모의가 필요한 자율 주행 분야에 적극 활용되길 바란다.
자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.
자율주행 소프트웨어는 주변 상황을 인식 및 판단하여, 스스로 동작을 제어하는 소프트웨어를 의미한다. 최근 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있고, 이에 따른 자율주행 소프트웨어의 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 그러나 자율주행의 특성상 테스팅 과정에서 물리적인 손상을 일으킬 가능성이 높으며, 테스팅를 위한 시간적, 인력적 비용이 많이 들어가기 때문에 여러 차례 테스팅을 하기 쉽지 않다. 이러한 점은 자율주행 소프트웨어의 안전성을 높일 수 없는 요인으로 평가된다. 따라서 본 논문에서는 OpenDS를 활용한 가상 시뮬레이터 시스템과 이를 바탕으로 한 규격화 된 자율주행 소프트웨어의 테스팅 방법을 제안하며 그 실용 가능성을 평가한다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 화상 시뮬레이터 상에서 저속 (40km/h) 주행과 고속 (160km/h) 주행으로 지루감 및 긴장감을 유발시킨 후, 100%의 Jasmine abs와 Lavender oil france (KIMEX Co. Ltd)의 향 자극이 지루함 및 긴장감의 증감에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 건강과 피험자 10명을 대상으로 심전도, 피부온도, 맥파의 자율신경계 반응을 측정하였다. 또한 각 실험 전후에 Simulator Sickness를 측정하여 Simulator Sickness가 실험 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 지루한 저속 주행 시 향자극이 없을 때에 비해 각 향을 제시하였을 때 각성 효과가 발생하여 교감 신경계가 활성화됨을 자율신경계 반응으로 관찰할 수 있었다. 그러나 두 가지 향에 따라 큰 차이는 발생하지 않았다. 본 연구로부터 일정하고 느린 주행으로 유발되는 신체의 이완 현상 또는 졸리움 현상이 향 자극에 의해 감소되는 경향을 자율 신경계의 반응을 통해 관찰할 수 있었다. 고속 주행 시에는 향을 제시하지 않았을 때보다 두 가지 향을 제시하였을 때 긴장감이 모두 이완되는 경향을 나타내었다. 따라서 고속 주행으로 유발되는 신체의 긴장감이 향 자극으로 인해 감소된다는 사실을 자율신경계의 반응을 통해 관찰할 수 있었다. 그러므로 본 연구로부터 지루한 저속 주행으로 유발된 신체의 이완감과 고속 주행으로 유발된 신체의 긴장감은 각 향 자극에 의해 이완감의 감소와 긴장감의 감소를 유발하였다는 사실을 관찰할 수 있었고, 두 향의 차이는 관찰할 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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