자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역(Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.
치관 국제적으로 전방차량을 따라 순항하거나 전방 장애물을 인식해 경고를 주는 등 교통 및 도로 상황에 대응하여 운전자에게 안전운전을 지원하는 기능을 갖춘 첨단안전차량(Advanced Safety Vehicle: ASV)이 개발되어 시판되고 있다. 국제표준기구(ISO) ITS기술위원회(TC2O4)의 도로/차량 경고 및 제어시스템(Vehicle/Roadway Warning and Control System) 분야(WGl4)에서는 ASV의 각종 기능과 관련한 국제표준을 제정하기 위한 작업이 활발히 진행되고 있다. 또한 각 국가들은 ASV 핵심기능들을 대상으로 그 나라의 도로 및 교통 환경 하에서 실차 주행시험을 통해 기능의 안전도 및 적합성을 평가하는 연구개발을 진행하고 있다 우리나라에서도 건설교통부 ITS 연구개발사업을 통해 ASV 핵심 기능의 하나인 감응식순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC)에 대한 국내의 주행 적합성을 평가하기 위한 종합 시험평가 프로그램이 개발 제시되었다. 본 논문에서는 진행중인 국제표준을 근거로 국내의 도로/교통조건에 따른 차량주행 시나리오를 통해 개발된 ACC 종합시험평가 프로그램을 소개하고 이에 따라 실시된 시험결과를 분석한다 이를 통해 결과적으로 ACC의 곽내 주행을 위한 안전기준의 필요성을 제시한다.
우리나라에서도 도로이용자 중심의 패러다임의 전환과 요구수준에 부합할 수 있는 고기능, 초고속환경의 도로건설의 필요성이 대두되고 있으며, 차세대 도로시장에 대한 수요도 급격히 증가할 것으로 예상되고 있다. 따라서 이러한 요구에 부응하기 위한 초고속주행환경의 고속도로 설계기준에 대한 검토 및 연구가 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 최근 널리 사용되고 있는 미시적 시뮬레이터 중의 하나인 VISSIM을 이용하여 초고속 주행환경에 부합하는 고속도로 진 출입시설 적정 배치간격 설정을 위한 시뮬레이션 평가방법론을 정립하였다. 진출입시설 최소설치 간격에 대한 평가를 위하여 교통량, 설계속도, 차종비율, 진출입시설 이용 교통량 등을 고려하였다. 이에 따른 설치간격에 대한 평가를 위하여 교통상충, 안전성에 영향을 미치는 가속소음을 평가지표로 하여 각각의 설계기준에 따른 시나리오를 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 분석결과 160kph 수준의 초고속 주행환경에서 교통안전을 고려한 진출입시설 최소설치간격 적정 값은 5km수준으로 평가되었다.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
로봇의 실외 주행의 경우 실내 주행과 달리 실외 환경 전체에 대한 지도를 미리 작성할 수 없어 대부분 GPS를 이용하고 있으며 지도에 기반한 연구는 거의 없는 상황이다. 본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 실외 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM을 적용하여 관리자가 서버를 통해 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
본 논문은 스마트무인기 위성관성항법장치(DGNS)의 신뢰성 검증을 위해 다른 위성관성 항법장치(Athena511, Nav420)와의 비행시험 결과를 비교하여 기술한다. DGNS의 성능 및 신뢰성 검증은 유인항공기를 이용한 비행시험과 차량에 탑재한 주행시험으로 수행되었다. DGNS와 비교 대상 위성관성항법장치는 GPS 위치와 관성센서 정보 등의 성능 확인을 통해 비교 검토되었다. 비행시나리오에 따른 유인항공기 비행시험을 통해 DGNS는 동급 상용제품에 대해 유사하거나 다소 우수한 성능과 신뢰성을 갖는 것으로 확인되었다. DGNS는 현재 스마트무인기에 탑재되어 비행시험 중이다.
Recent, the issue of the fourth industrial revolution triggered by technological advances has changed the automobile industry centered on internal combustion engines, and quantitative growth of the global automobile market, which has grown rapidly, has been slowing since 2015. These advances in technology are expected to develop beyond the advanced driver assistance system to autonomous driving technology. According to SAE-J3016 published by the Society of Automotive Engineers, the technology of autonomous vehicles is divided into a total of six stages according to the driver's intervention and automation level from 0 to 5. Securing safety for autonomous vehicles is important. But, research on safety evaluation theory and autonomous vehicle evaluation method based on real vehicle test is insufficient. In this study, the longitudinal distance theory equation and continuous test scenario were proposed for the test method of autonomous vehicles for fixed targets, and the real vehicle test was conducted. When comparing the theoretical values compared to the measured values, it was determined that it was reliable with a minimum error rate of 0.484% and a maximum error rate of 7.391%. Using the proposed theoretical equation, it is judged that it can be used as a safety evaluation method in an environment where real vehicle test is not possible because it can grasp the trend in the longitudinal direction in the development stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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