도로공사로 인해 차선의 일부가 폐쇄된 경우에 이용하는 차선에 따라서 운전자의 통행패턴은 달라진다. 공사구간이 없는 경우 운전자의 차선변경은 제한적이나마 각 차선의 밀도에 의해서 좌우되는 것으로 나타났다. 또한 차선폐쇄지점 전방에서는 차선변경할 확률은 폐쇄지점까지의 남은 거리에 따라서 음지수함수를 따르는 것으로 확인되었다. 또한 논문에서 공사구간에서의 차선변경행태와 교통량, 밀도, 속도를 산정하였으며, 공사로 인한 차선별 지체시간을 산정하였다.
본 논문은 안전한 차선 변경을 위하여 측후방에서 접근하는 차량을 컴퓨터비전 알고리즘으로 탐지하여 운전자에게 알려주는 차선변경보조시스템에 대해 설명한다. 제안 시스템은 운전자가 차선변경을 시도하려 하면 영상 처리를 통하여 측후방 차량의 유무 및 움직임을 추적하여 차선 변경 가능 여부를 판단하여 운전자에게 알린다. 차선을 탐지 후 이를 기반으로 ROI(Region of Interest)을 설정하고, 이 영역내에서 광류 흐름 기법을 이용하여 접근하는 차량을 탐지한다. 제안된 알고리즘 및 시스템 검증을 위하여 실제 도로의 주행 영상을 사용하여 시험한 결과 91%의 차량 인식률을 보였고, 향후 상용화될 차선변경보조시스템에 적용 가능할 것이다.
자율주행자동차의 상용화를 앞두고, 현재의 교통체계에 적용을 검토해야 한다. 한정된 교통 환경에서 자율 주행자동차가 적용되었을 때, 차선변경 규칙을 효과적으로 설정하는 것만으로도 이득을 가져올 수 있다. 본 연구는 소규모 군집주행을 포켓주행으로 정의하고, 차량 간에 효과적인 이동을 제안한다. 복잡한 도로상황을 가정하고 제안한 협조운행방식을 적용 하였다. 정체된 도로환경에서 차량 간의 불규칙한 차간간격은, 통제와 협조에 의해 차선변경 하고자 하는 차량의 수락간격 확보를 가능하게 한다. 차량의 이동 방법에 대해 다양한 연구를 진행 중이며, 한 가지 예시를 기술하였다. 기존 차선변경방법보다 제안한 차선변경 방법은 최대 86.6%의 교통 지연시간 감소를 나타내었다. 효과적인 차선변경 방법으로 교통량 개선을 보였으며, 나아가 차세대 도로설계에 영향력 있는 인자로써 기대할 수 있다.
본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본연구의 목적은 1994년과 1995년의 연구 결과를 토대로 고속국도 교통류의 차량 추종, 차선 변경 특성을 현장 조사 자료를 통하여 분석·규명하고, 국내 고속도로의 교통류 특성을 반영할 수 있는 한국형 고속국도 모의실험 모형을 개발하는데 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ▶ 국내 고속국도 교통류의 차두시간, 속도, 차량군의 크기, 차선 변 경, 중차량의 영향 등의 특성을 조사·분석하여 관련 매개변수와 모형식을 도출하였다. ▶ 차량 생성 모형은 개별 차량의 차두시간, 속도를 이용하여 구축하였으며, 중차량의 구성 비 율에 따른 속도 변화를 연구하여 그 결과를 모형 구축에 응용하였다. ▶ 차량 추종 모형은 1995년 연구에서 검증된 PITT-KLD 모형에 기반을 두었으며, 현장 실측 자료를 분석하여 차량 추종과 관련된 매개변수들을 설정하였다. ▶ 차선 변경 모형은 기본적으로 간격 수락 모형을 이용하였으며, 차선 변경시 임계 간격을 국내 운전자들의 유형에 따라 10가지로 설 정하였다. 차선 변경 확률은 현장 조사 자료를 기초로 한 경험적 모형을 구축하여 선정하였 으며, 마코프 연쇄 기법과도 비교·검토하였다. ▶ 개발된 모의실험 모형을 비교·평가하기 위 해 고속국도 합류부의 현장 조사 자료와 모의실험 모형을 비교·평가한 결과, 합류 이전 단 계에서는 실측치와 모형의 통계량이 어느 정도 유사한 양상을 보이지만 합류 이후 단계에서 는 차이를 나타내고 잇다.
본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.
This paper presents a lane-change collision avoidance control algorithm for autonomous vehicles that will be used in AHS(Automated Highway System). In the proposed control algorithm, nominal control inputs are generated by solving the inverse vehicle dynamic equations of motion for a lane-change maneuver. In addition, a corrective steering input from preview as well as DYC (Direct Yaw Moment Control) may be included to reduce unpredictable errors and to insure yaw directional stability, respectively. The performance of the algorithm is evaluated with an ABS HILS system which consist of 17 DOF vehicle model and real ABS hardware parts. The HILS simulation results show that the proposed algorithm may be used for emergency lane-change maneuvers for autonomous vehicles.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
본 논문에서는 물체 탐지 알고리즘 중 하나인 Faster R-CNN과 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 차선 변경이 가능한 고속도로나 국도, 일반 도로 등의 블랙박스 영상에서 다른 차량이 자신의 차선으로 차선 변경을 시도할 때 위험을 감지 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 또한, 구현한 시스템의 성능을 평가하여 성능이 나쁘지 않음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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