본 논문은 2008년 금융위기의 시기에 파산을 겪고 타 완성차 업체에 비해 늦게 자율주행차 개발에 합류한 General Motors (GM)가 기술 및 실행력에 있어 앞서 나간 원인을 파악하기 위하여 기술개발 전략과 정책적 지원 요인을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 성공원인을 파악할 수 있었다. 첫째, GM은 상대적으로 짧은 기간 내 기술개발 성과를 달성하기 위하여 수익성이 낮은 해외사업의 축소와 더불어 자율주행차 관련부문에 집중 투자하고 공격적 M&A를 통해 상대적으로 미비한 기술을 보완할 수 있는 기업을 인수하였다. 둘째, 자율주행차 개발과 생산을 위한 기술뿐아니라, 부품, 솔루션, 서비스 및 판매에 이르기까지 수직적 계열화를 추진하여 실행력을 강화하였다. 셋째, 커넥티드카 프로젝트, M-City 및 NCHRP 프로그램과 같이 직접적 협업을 유도한 안정적인 제도와 정책적 지원이 신속한 기술개발의 배경이 되었다. 본 연구는 선진국에 비해 상대적으로 기술개발이 늦은 국내기업들의 향후 기술개발 전략 제고를 위한 실무적 시사점 및 제도 수립과 지원 측면에서의 정책적 시사점을 제시하고 있다.
Currently, sharp increase of car is on the rise as a serious social problem due to loss of lives from car accident and environmental pollution. There is a study on ITS (Intelligent Transportation System) to seek coping measures. As for the commercialization of ITS, we aim for occupancy of world market through ASV (Advanced Safety Vehicle) related system development and international standardization. However, the domestic environment is very insufficient. Core factor technologies of ITS are Adaptive Cruise Control, Lane Keeping Assist System, Forward Collision Warning System, AEB (Autonomous Emergency Braking) system etc. These technologies are applied to cars to support driving of a driver. AEB system is stop the car automatically based on the result decided by the relative speed and distance with obstacle detected through sensor attached on car rather than depending on the driver. The purpose of AEB system is to measure the distance and speed of car and to prevent accident. Thus, AEB will be a system useful for prevention of accident by decreasing car accident along with the development of automobile technology. This study suggests a scenario to suggest a test evaluation method that accords with domestic environment and active response of international standard regarding the test evaluation method of AEB. Also, by setting the goal with function for distance, it suggests theoretic model according to the result. And the study aims to verify the theoretic evaluation standard per proposed scenario using car which is installed with AEB device through field car driving test on test road. It will be useful to utilize the suggested scenario and theoretical model when conducting AEB test evaluation.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
본 논문에서는 운전 시뮬레이션의 한 요소인 배경교통의 생성을 위한 알고리듬을 제안한다. 각 배경차량은 교통신호등, 도로 주변 표지판, 차선 그리고 수변의 차들을 인지하며 교통규칙에 따라 지능적으로 움직이는 하나의 autonomous agent로 모델된다. 본 논문의 알고리듬은 현재 상용자가 운전하는 차의 주변만을 국소적으로 고려하여, 시뮬레이션되는 가상 도로 환경의 크기에 관계없이 일정한 양의 계산에 소요되도록 하였다. 배경차량의 단조로운 행동양식을 피하기 위하여, 여러 종류의 확률분포함수를 통해 인위적인 다양성을 보이도록 하였다. 결과적으로 도출된 배경차량의 행동양식은 매우 사실적인 것으로 판명되었다. 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 알고리듬을 통해 생성된 배경차량의 움직임과 사람의 직접 조종하는 차량의 움직임은 쉽게 구별될 수 없었다.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
An autonomous driving system based on a precise digital map is developed. The system is implemented to the Hyundai's Tucsan fuel cell car, which has a camera, smart cruise control (SCC) and Blind spot detection (BSD) radars, 4-Layer LiDARs, and a standard GPS module. The precise digital map has various information such as lanes, speed bumps, crosswalks and land marks, etc. They can be distinguished as lane-level. The system fuses sensed data around the vehicle for localization and estimates the vehicle's location in the precise map. Objects around the vehicle are detected by the sensor fusion system. Collision threat assessment is performed by detecting dangerous vehicles on the precise map. When an obstacle is on the driving path, the system estimates time to collision and slow down the speed. The vehicle has driven autonomously in the Hyundai-Kia Namyang Research Center.
최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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