운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
This paper describes autonomous emergency braking systems (AEB) for elderly drivers designed to consider their driving characteristics. With aging, perception-reaction time, and decision-making time increase accordingly. Without being aware of these performance degradations, however, changes in driving patterns due to increased alertness while driving lead to vehicle crashes. Therefore, it is necessary to develop an autonomous emergency braking system by incorporating the characteristics of the elderly driver. In order to enhance the driver acceptance of older people, perception-reaction time, alertness, and ride comfort need to be considered for conventional autonomous emergency braking systems (C-AEB). Proactive AEB(P-AEB) algorithm has been proposed to reflect human factor of elderly driver above. The performance of the proposed algorithm has been evaluated through MATLAB simulink simulation studies. It has been shown from the computer simulations that the proposed P-AEB algorithm enhances the driver acceptance of older people by improving ride comfort while ensuring safety of vehicle.
Recently, the automobile industry has developed ADAS (Advanced Driver Assistance System) to prevent traffic accidents and reduce driver's driving burden. Among the ADAS, the LKAS (Lane Keeping Assistance System) is a support system for the convenience and safety of the driver, and the main function is to maintain the driving lane of the vehicle. LKAS is a system that uses radar sensor and camera sensor to collect information about the position of the vehicle in the lane and to support keeping the lane through control if necessary. In many countries, LKAS has already been commercialized and the convenience and safety of drivers have been improved. The international LKAS evaluation test procedure is being developed and discussed by standardization committees such as the ISO (International Organization for Standardization) and the Euro NCAP (New Car Assessment Program). In Korean, the LKAS test method is specified in the KNCAP (Korean New Car Assessment Program), but the evaluation method is not defined. Therefore, the LKAS test procedure that meets international standards and is suitable for domestic road environment is necessary. In this paper, development of LKAS test evaluation scenarios that meets international standards and considering domestic road environment, and the formula that can evaluate the result value after control as the relative distance of lane and the front wheel are suggested. And a comparative analysis was conducted to verify the validity of the suggested scenario and formula. The test evaluation was conducted using the vehicle equipped with the LKAS.
Lane Keeping Assistance System (LKAS) is a kind of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) which are developed to automate/ adapt/ enhance vehicle systems for safety and better driving. The main system function of LKAS is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. LKAS acquires information on the position of the vehicle within the lane and, when required, sends commands to actuators to influence the lateral movement of the vehicle. Recently, the vehicles equipped with LKAS are commercially available in a few vehicle-advanced countries and the installation of LKAS increases for safety enhancement. The test procedures for LKAS evaluations are being discussed and developed in the international committees such as ISO (the International Organization for Standardization) and UNECE (United Nations Economic Commission for Europe). In Korea, the evaluations of LKAS for vehicle safety are planned to be introduced in 2016 KNCAP (Korean New Car Assessment Program). Therefore, the test procedures of LKAS suitable for domestic road and traffic conditions, which accommodate international standards, should be developed. In this paper, some bullet points of the test procedures for LKAS are discussed and proposed by extensive researches of previous documents and reports, which are released in public in regard to lateral test procedures including LKAS and Lane Departure Warning System (LDWS). And then, to evaluate the validity of the proposed test procedures, a series of experiments were conducted using commercially available two vehicles equipped with LKAS. Later, it can be helpful to make a draft considering domestic traffic situations for test procedures of LKAS.
최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 첨단 운전자 지원 시스템 분야에 딥러닝 기술을 접목하여 기존의 기술보다 뛰어난 성능을 보여주기 위한 여러 연구들이 진행 되고 있다. 이러한 동향에 맞춰 본 논문 또한 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소 중 하나인 차로이탈 경고시스템에 딥러닝 기술을 접목한 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 기존의 차선검출 기반의 경고시스템과의 비교 실험을 통해 그 성능을 평가 하였다. 고속도로 주행영상과 시내 주행영상을 이용한 두 가지의 서로 다른 환경에서 모두 제안하는 방법이 정확도 및 정밀도 부분에서 더 높은 수치를 보여주었다.
In order to verify autonomous driving scenarios and safety, a lot of driving and accident data is needed, so various organizations are conducting classification and analysis of traffic accident types. In this study, it was determined that accident recording devices such as EDR (Event Data Recorder) and DSSAD (Data Storage System for Automated Driving) would become an objective standard for analyzing the causes of autonomous vehicle accidents, and traffic accidents that occurred from 2015 to 2020 were analyzed. Using the database system of IGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data), approximately 360 accident data of EDR-equipped vehicles were classified and their characteristics were analyzed by comparing them with accident types of ADAS (Advanced Driver Assistance System)-equipped vehicles. It will be used to develop autonomous vehicle accident investigation guidelines in the future.
최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
This study examined the Korean drivers' acceptance of SAS(Speed Assistance systems) and traffic sign conditions in Korea roads for SLIF(Speed Limit Information Function) that is a part of SAS. Exceeding the speed limit is a factor in the severity of many road accidents and SAS would help the driver to observe a speed limit by warning and/or effectively limiting the speed of the vehicle. SAS are in the initial phase in Korea, Korean drivers could not be familiar with automatical speed limiting during driving, SAS interface design would be considered to be more readily acceptable to the public. And advanced SAS have been introduced onto the market which are able to inform the driver of the current speed limit based on camera and/or digital maps based SLIF. These systems are based on external data using sensors, so environmental conditions are an important factor which could cause malfunction of SLIF functions.
첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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