• 제목/요약/키워드: Autonomous Driving car

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Issue-Tree기법과 QFD를 이용한 자율주행자동차 교통안전정책과제 분석 (Issue-Tree and QFD Analysis of Transportation Safety Policy with Autonomous Vehicle)

  • 남두희;이상수;김남선
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.26-32
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    • 2016
  • 자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.

해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 자율주행택시의 사용의도에 관한 연구 (A Study on the Construal Level and Intention of Autonomous Driving Taxi According to Message Framing)

  • 윤승정;김민용
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.135-155
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    • 2018
  • 본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.

자율운행 자동차의 에이전트 설계 및 프로토타입 개발 (Design and Prototype Development of An Agent for Self-Driving Car)

  • 임승규;이재문
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.131-142
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    • 2015
  • 자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.

자전거 탑승자 대상 자동비상제동장치의 성능평가 시나리오 (Safety Performance Evaluation Scenarios of Autonomous Emergency Braking System for Cyclist Collision)

  • 김태우;이경수;민경찬;이은덕
    • 자동차안전학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.19-24
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    • 2017
  • This paper present a performance evaluation scenarios to assess the safety performance of autonomous emergency braking (AEB) system for cyclist collision. To guarantee the safety performance of AEB for cyclist, AEB system should be tested in various scenarios which can be occurred in real driving condition. For this, real-traffic car-to-cyclist collision data are analyzed to classify the real traffic collision scenarios. Using this information, typical car-to-cyclist collision scenarios are selected. Also, in order to develop the detail features of these collision scenarios, several accident cases related with these scenarios are explained. Based on these information, test scenarios which can describe the car-to-cyclist collisions occurred in Korea are proposed. For practicality and feasibility of the test scenarios, proposed scenarios should be designed to assess the safety performance of AEB system effectively. For this, some test scenarios are combined or removed based on the consideration about the effectiveness of each scenario to the assessment of the performance of AEB system. To confirm that the proposed test scenarios are realistic and physically meaningful, simulation is conducted using simple AEB system in proposed test scenarios.

퍼지제어기를 이용한 자율주차시스템 구현에 관한 연구 (A Study on Designing Autonomous Parking Assistance using Fuzzy Controller)

  • 추연규
    • 한국기계가공학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.70-76
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    • 2013
  • Recently, the performance and function of electrical and electronic system in automotive vehicles is developing at a rapid rate with the advancement of IT technologies. Combined together with micro-controller and sensor technologies, the Vehicle Smart System (VSS) being developed to improve driver's convenience and comfort has been employed to a variety of applications. In addition to the convenience system, the Auto-parking Assistance System (AAS) that is now attracting a new attention has been already applied to some vehicles, but it is currently limited to luxury car models only. In this paper, we present a fuzzy controller that enables autonomous parking assistance without the AAS. The controller can perform the assistance with information provided from moving status, current position and steering angle as one is able to park a car based on his/her experience and knowledge for driving and parking. We have evaluated its performance of the proposed controller by simulation and tested the excellence of the controller by building a model vehicle embedded with the micro-controllers.

Moving Object Segmentation을 활용한 자동차 이동 방향 추정 성능 개선 (Moving Object Segmentation-based Approach for Improving Car Heading Angle Estimation)

  • 노치윤;정상우;김유진;이경수;김아영
    • 로봇학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.130-138
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    • 2024
  • High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.

자율주행자동차 KNCAP(자동차안전도평가) 도입 시 평가항목과 고려사항에 관한 연구 (A Study on Assessment Items and Considerations for Development of KNCAP of Automated Driving System)

  • 우현구;이광구
    • 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.

순환실행체제를 이용한 무인 자율주행 실시간 스마트 크루즈 컨트롤 (Cyclic Executive for Autonomous Driving with Real-Time Smart Cruise Control)

  • 이재면;강경태;노동건
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.1-8
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    • 2014
  • 최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다.

지리정보시스템 기반 경로계획을 이용한 지능형순항제어시스템 개발 (Development of an Intelligent Cruise Control using Path Planning based on a Geographic Information System)

  • 임경일;오재석;이제욱;김정하
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.217-223
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    • 2015
  • Autonomous driving is no longer atechnology of the future since the development of autonomous vehicles has now been realized, and many technologies have already been developed for the convenience of drivers. For example, autonomous vehicles are one of the most important drive assistant systems. Among these many drive assistant systems, Cruise Control Systems are now a typical technology. This system constantly maintains a vehicle's speed and distance from a vehicle in front by using Radar or LiDAR sensors in real time. Cruise Control Systems do not only serve their original role, but also fulfill another role as a 'Driving Safety' measure as they can detect a situation that a driver did not predict and can intervene by assuming a vehicle's longitude control. However, these systems have the limitation of only focusing on driver safety. Therefore, in this paper, an Intelligent Cruise Control System that utilizes the path planning method and GIS is proposed to overcome some existing limitations.

자율주행차량의 실시간 강건한 주행을 위한 연구 (Study on Robust Driving for Autonomous Vehicle in Real-Time)

  • 이대은;김정훈;김영배
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.908-911
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    • 2004
  • In this paper, we describe a robust image processing algorithm to recognize the road lane in real-time. For the real-time processing, a detection area is decided by a lane segment of a previous frame and edges are detected on the basis of the lane width. For the robust driving, the global threshold with the Otsu algorithm is used to get a binary image in a frame. Therefore, reliable edges are obtained from the algorithms suggested in this paper in a short time. Lastly, the lane segment is found by hough transform. We made a RC(Radio Control) car equipped with a vision system and verified these algorithms using the RC Car.

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