• 문화기술의 융합
• /
• 제7권4호
• /
• pp.641-652
• /
• 2021

자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.19-19
• /
• 2017

자율주행 트랙터를 위한 트랙터 조향제어는 일반적으로 전자모터를 이용한 EPS(Electric Power Steering) 시스템을 스티어링 휠에 연결하여 회전변위를 변경하고 그 결과 오비트롤(Orbitrol) 밸브의 토출유량을 바꾸고 호스로 연결된 조향실린더의 변위를 조절하여 최종적으로 전방 타이어의 방향각을 변경하면서 이루어진다. 이러한 조향방식은 시스템 구조상 조향실린더와 오비트롤 밸브가 상대적으로 멀리 떨어져 있으며, 밸브 특성상 약 ${\pm}5^{\circ}$의 오버랩이 포함되어 있다. 또한, EPS의 전자모터는 관성력, 마찰, 백래시 등의 영향을 가진다. 이와 같은 복합적인 영향은 조향 응답을 느리게 만들어 상대적으로 빠른 속도에서 주행에서 추종성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 자율주행 트랙터의 조향성능 개선 연구의 일환으로 조향 HILS 시뮬레이터를 설계제작하여 조향 성능의 요인을 실험적으로 구명하고자 하였으며 이를 바탕으로 조향 시스템의 설계개선 방안을 수립하고자 하였다. 시뮬레이터는 동양물산 80 마력급 TX803 트랙터에 사용되는 오픈센터방식의 오비트롤 유압회로 시스템을 기어펌프가 장착된 AC모터로 구동되게 구성하였으며, 유량은 모터의 주파수를 조절 회전속도를 조절 변경하였다. 추가적으로 EPS와 오비트롤 조합의 조향성능을 비교 및 개선하기 위해 비례제어밸브(PVG 32, Danfoss)를 추가 장착하였다. 실제 트랙터 조향 시 나타나는 마찰저항을 모사하기 위해 부하 실린더를 구성하였으며, 조향 실린더의 부하의 크기는 부하 실린더를 폐회로를 구성하고 유량비례제어밸브를 이용한 유로의 개구량 조절을 통해 부하의 크기를 약 4000 N 까지 증가시킬 수 있도록 하였다. EPS와 비례제어밸브를 제어하기 위해 CANoe 8.0 소프트웨어를 이용하여 CAN통신 기반 가상 조향ECU를 구성하였으며 오비트롤의 기본 성능을 확인하기 위해 조향휠에 따른 실린더 동특성 및 계단 추종성능을 비례제어밸브와 비교하였다. 오비트롤 밸브는 약 ${\pm}5^{\circ}$이상 동작 시 실린더 압력이 상승하기 시작하였으며, 이후 약 ${\pm}10^{\circ}$이상 동작 시 조향실린더가 동작하기 시작하였다. 계단 추종성능실험에서는 비례제어밸브가 약 2배 이상의 응답개선을 나타냈다. 자율주행 경로추종 성능을 향상시키기 위해서는 순간적인 출력밀도가 높은 비례제어밸브를 통해 응답개선이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.31-43
• /
• 2019

SAE 기준 3단계의 자율주행자동차에서는 필요 시 운전의 주체가 시스템에서 운전자로 또는 그 반대로 이전되는 제어권 전환(take-over)이 발생하게 된다. 이때 안전한 제어권 전환을 위해서는 다양한 도로환경에서 여러 계층의 운전자들이 안전하게 제어권 전환을 완료하는 데 필요한 시간을 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 제어권 전환 소요시간 및 안정화 특성을 분석하였다. 이를 위해 드라이빙 시뮬레이터를 활용하였으며, 고속도로와 유사한 상황을 설정하여 실험을 진행하였다. 다양한 성별 및 나이를 가진 50명의 운전자가 실험에 참가하였고, 각 피실험자별로 교통량과 기하구조의 변화를 주어서 다양한 상황에 따른 제어권 전환 소요시간 변화와 안정화 특성을 측정하였다. 실험 결과, 제어권 전환 소요시간은 평균 2.3초였으며 표준편차는 0.1초로 분석되었다. 또한 안정화 특성 분석 결과, 고속도로 교통량 차이에 따른 제어권 전환 안정화 시간은 차이는 없었으며, 곡선반경의 변화에 따라서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.409-411
• /
• 2018

자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.17-29
• /
• 2018

완전 자율주행 단계에 이르기 전까지 부분 자율주행 차량에서는 시스템이 특정 상황에서 운전자에게 직접 운전을 하도록 요청하는 제어권 전환 요청(TOR)이 필수적이다. 이 연구의 목적은 인간-자동차 인터랙션 방식 중 HDD(Head-Down Display)보다 HUD(Head-Up Display)가 제어권 전환 요청 시 사용자 경험 인식에서 더 유리한지 비교하는 것이다. 운전 시뮬레이터 실험을 통해 참가자가 자율주행 상황에서 부가적 과업인 게임을 하다가 제어권 전환 요청을 인지하면 직접 운전을 수행하도록 하였다. 실험 결과, 반응시간과 주관적 작업 부하에서는 차이가 없었으나, '사용 용이성'과 '만족도'에서 HUD 방식이 HDD보다 더 우수한 것으로 나타났다. 자율 주행시 HUD를 통해 부가적 과업을 하도록 디자인하는 것이 제어권 전환 요청 기능의 사용자 경험을 개선하는 효과가 있었다. 이 연구는 자율주행 맥락에서의 사용자 경험 디자인 가이드라인 설정을 위한 실증 사례를 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.109-123
• /
• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.177-181
• /
• 2002

본 연구에서는 동적환경 감성 시험평가 시스템(driving simulator)을 이용하여 다양한 운전속도(40, 70, 100km/h)에서 주행시 운전자의 감성평가를 실시하였다. 그 결과, 주행속도가 증가할수록 쾌활성, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감이 높게 나타났고, 심박수는 증가하였다. 안정시에 비하여 주행시에 뇌파의 알파파는 감소하고 베타파는 증가하였으며 호흡수가 증가하였으나, 조건간의 유의차는 나타나지 않았다. 또한 70km/h이상에서 GSR의 증가와 SKT의 감소가 인정되었으며, 70km/h이하에서 눈깜박임율이 증가하였다. 이상의 결과로부터, 운전자는 속도가 증가할수록 주관적으로 긍정적인 감성을 느끼지만, 70km/h이상에서 자율신경계 반응에 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 결과는 실제차량 및 시뮬레이터에서 수행한 선행연구의 결과와 대체로 일치하여 본 시스템으로 운전자 감성평가가 충분히 수행될 수 있음을 시사하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.162-177
• /
• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.313-319
• /
• 2001

본 연구는 시뮬레이터 실험에서 필수적으로 발생하는 Simulator Sickness(SS)를 평가하기 위하여 동적 시뮬레이터에서 일정한 속도(60km/h)로 1시간 주행했을 때 Simulator Sickness Questionnaire(SSQ)를 이용하여 주관적 Sickness를 평가하고 생리적 반응으로 심박 변동량(HRV)과 피부온도 및 피부저항을 측정하여 성별, Simulator 수준에 따라 비교 분석하였다. 분석 결과 동적 시뮬레이터에서 주행시 주관적인 Simulator Sickness는 안정에 비해 시간이 지남에 따라 45분까지 선형적으로 증가하여UT고, 여자와 sick군이 남자와 nonsick군에 비해 더 높았으며 sickness 수준간에서는 유의성이 나타났지만 남녀간의 유의한 차이는 없었다. 생리적 반응은 시간에 따른 변화는 없었으나 안정에 비해 R-R 간격의 감소, (LF+MF)/total 및 (LF+MF)/HF의 증가로부터 교감 신경이 활성화되었으며 피부온도의 감소와 피부저항의 증가로부터 긴장도가 커짐을 알 수 있었다. 주행 50분 이후는 HF/total가 감소하여 부교감 신경의 작용이 저하되는 것으로 나타났다.. 성별, sickness수준에 따라서는 남녀간에는 부분적으로 유의한 차이가 있었고 평균 R-R 간격에서만 sick군이 nonsick군보다 유의하게 낮았다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.187-194
• /
• 2012

본 논문에서는 이동 로봇이 자율주행을 하기 위해 사용되는 충돌회피 알고리즘을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용된 시뮬레이터를 통해 성능을 알아본다. 이동 로봇의 충돌회피를 위해 기존에 인공전위계 알고리즘과 Elastic force 알고리즘 등이 제안되어져있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이 두 가지 방법에 의한 동작시간과 경로의 이동 길이를 비교하였다. 시뮬레이터는 IPC(Inter Process Communication)를 기반으로 개발되어졌으며, 알고리즘의 비교에는 차륜형 이동 로봇을 사용하였다.