• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.14-19
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• 2022

This paper presents motion planning algorithm that yields to intervening side lane vehicles in a congested traffic flow based on vehicle to vehicle (V2V) communication. Autonomous driving in dense traffic situation requires advanced driving performance in terms of vehicle interaction and risk mitigation. One of the most important functions necessary for congested traffic autonomous driving is to predict the lane change intention of the side lane target vehicle. However, implementing this function by using only environmental sensors has limitations. In this study, V2V communication is used to overcome the limitations and determine the intention of cut-in vehicles. Lane change intention of the intervening side lane vehicle is inferred by its longitudinal speed, steering angle, and turn signal light information received by the on-board-unit (OBU). Once the yield decision is made, the subject vehicle decelerates to generate sufficient clearance for the target vehicle to enter. Validation of the algorithm was conducted with actual autonomous test vehicles.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.117-122
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• 2021

자율주행은 자동차가 사람 없이 운전할 수 있도록 해 주며 최근 인공지능 기술의 발전에 힘입어 매우 활발히 연구되고 있다. 인공지능 기술 중에서도 특히 심층 강화 학습이 가장 효과적으로 사용되는데 이를 위해서는 적절한 활성화 함수를 이용한 신경망 구축이 필수적이다. 여태껏 많은 활성화 함수가 제시됐으나 적용 분야에 따라 서로 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 교차로에서 자율주행을 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 효과적인지 성능을 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 Mish를 사용할 경우 보상이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고 보상이 가장 낮은 활성화 함수와의 차이는 9.8%였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.63-71
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• 2024

Deep reinforcement learning (RL) significantly influences autonomous vehicle development by optimizing decision-making and adaptation to complex driving environments through simulation-based training. In deep RL, an activation function is used, and various activation functions have been proposed, but their performance varies greatly depending on the application environment. Therefore, finding the optimal activation function according to the environment is important for effective learning. In this paper, we analyzed nine commonly used activation functions for RL to compare and evaluate which activation function is most effective when using deep RL for autonomous vehicles to learn highway merging. To do this, we built a performance evaluation environment and compared the average reward of each activation function. The results showed that the highest reward was achieved using Mish, and the lowest using SELU. The difference in reward between the two activation functions was 10.3%.

• 자동차안전학회지
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• 제15권4호
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• pp.23-31
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• 2023

In recent years, the technology for autonomous driving has been advancing rapidly, ADAS (Advanced Driver Assistance System) functions, which improve driver convenience and safety performance, are mostly equipped in recently released vehicles and range from level 0 to level 2 in autonomous driving technology. Among the various functions of ADAS, AEBS (Autonomous Emergency Braking System), which analyzes traffic accidents, is the most closely related to the vehicle's braking. This study developed a simulation technique for reproducing accidents related to AEBS based on real vehicle experimental data, and it was applied to the analysis of actual ADAS vehicle accidents to identify the causes of accidents.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.102-110
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• 2021

As an alternative to solving safety, environments, and aging problems, ADS (Automated driving system) in the global automotive market is actively being developed as a new growth industry. In time for the appearance of ADS, relevant regulations and assessment programs must also be developed. For example, safety standards for the Level 3 automated driving system were promulgated in December 2019 by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korean government. However, assessment programs such as KNCAP for autonomous functions of ADS have not yet been introduced in Korea as well as globally. The autonomous driving functions of ADS at Level 3 or higher must be capable to recognize, judge and respond to objects and events in a wide variety of complex situations. In this paper, we examined and studied the complex situations, considerations and assessment items that ADS must respond to in the interest of safety for passengers, pedestrians and other road users. We hope this paper will be helpful to develop an execution program in the future.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.53-66
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• 2023

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.205-213
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• 2017

본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.246-248
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• 2017

자율주행자동차는 자동차 스스로 주변 환경을 인식하여 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 운전자 주행조작을 최소화하며 스스로 안전주행이 가능한 인간 친화형 자동차를 말한다. 자율주행자동차가 필요한 이유는 한정된 도로 상에서의 교통체증을 감소와 탄소 저감을 목적으로 시작되었다. 이러한 관련 자율주행자동차 사업 추진은 자동차 업체의 기존 사업 유지 및 확대와 ICT 기업의 신규사업 창출과 진입효과를 기대 할 수 있다. 관련 인증기관은 자율주행자동차에 대한 법적과 제도적 기반 마련이 시급하다. 그럼으로써 소비자에게 새로운 서비스가 제공될 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 자율주행자동차에 대한 기술개발 동향을 소개한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.674-684
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• 2011

More and more elderly and disabled people are using electric scooters instead of electric wheelchairs because of higher mobility. However, people with high levels of impairment or the elderly still have difficulties in driving the electric scooters safely. Semi-autonomous electric scooter system is one of the solutions for the safety: Either manual driving or autonomous driving can be used selectively. In this paper, we implement a semi-autonomous electric scooter system with functions of localization and path following. In order to recognize the pose of electric scooter in outdoor environments, we design an outdoor localization system based on the extended Kalman filter using DGPS (Differential Global Positioning System) and wheel encoders. We added an accelerometer to make the localization system adaptable to road condition. Also we propose a path following algorithm using two arcs with current pose of the electric scooter and a given path in the map. Simulation results are described to show that the proposed algorithms provide the ability to drive an electric scooter semi-autonomously. Finally, we conduct outdoor experiments to reveal the practicality of the proposed system.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.243-247
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• 2020

자율주행 시장이 급성장함에 따라 자율주행에 대한 연구가 진행되고 있다. 자율주행 기능은 운전자의 안전을 위해 날씨에 상관없이 수행되어야 한다. 하지만 안개 낀 날씨에는 가시성이 떨어져 자율주행에 어려움을 겪기 때문에 안개 제거 알고리즘을 사용해야한다. 안개 제거 알고리즘을 통해 얻은 이미지는 영상의 품질저하를 발생 시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 HSV 색 보정을 이용하여 선명도를 증가시킨다. 본 논문에서는 4K 영상에서도 대응할 수 있는 HSV를 이용한 색 보정 하드웨어를 제안한다. 이 하드웨어는 Verilog로 설계했으며 Modelsim을 통해 검증했다. 또한, Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표로 FPGA를 구현하였다.