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.
자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.
'SMART 치안'이란 범죄통계 등 치안 관련 데이터베이스를 '전략적 관리', '분석과 연구', '과학기술'을 반영하여 수집 분석하고 활용함으로써 한정된 경찰력을 선택과 집중에 따라 운영하는 치안 활동을 의미한다. 최근 여성 1인 가구 증가에 따른 대검찰청의 '범죄분석'을 기준으로 성범죄 건수는 두 배 이상 증가하였다. 이러한 흐름 속에서 지역별 특성에 적합한 '여성안심특별시 3.0'의 성범죄 예방 프로그램을 구축하기 시작했다. 그러나 여성들에게 홍보 및 이용 실적이 저조하고, 실질적 효과성이 나타나기 위한 정책으로는 부족하였다. 앞으로 미래 경찰이 수행해야 할 시스템으로 ICT에 접목하여 자율주행차 또는 드론으로 경호를 하며, 안전하게 귀가를 담당 할 수 있는 범죄예방 시스템을 제안하였다. 이 시스템에 적용하기 위한 좁은 골목, 전깃줄 등 주변 환경이 자율주행자동차 및 드론을 운영하기에 어려운 점이 많으나, 인공지능 기술을 적용시 충분히 극복하여 운영할 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 비전 센서 기반 시스템의 차선 이탈과 신호등 오인식 등을 개선하기 위해 End to End 모델을 활용한 자율주행 시스템을 제안한다. End to End 학습은 다양한 환경 조건에 대해 확장을 할 수 있다. 비전 센서 기반 모형 자동차를 이용하여 주행 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이용하여 기존의 데이터와 아웃레이어를 제거한 데이터로 구성한다. 입력 데이터인 카메라 이미지 데이터, 출력 데이터인 속도와 조향 데이터로 클래스를 구성하고 End to End 모델을 활용하여 데이터 학습을 수행하였다. 학습된 모델의 신뢰성을 확인했다. 모형 자동차에 학습한 End to End 모델을 적용하여 이미지 데이터로 조향각을 예측한다. 모형 자동차의 학습 결과, 아웃레이어를 제거한 모델이 기존 모델보다 향상된 것을 볼 수 있다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
스마트카 산업은 급속한 ICT기술의 발전과 함께 커넥티드카, 인포테인먼트, 텔레매틱스, 자율주행차, 무인자동차, 전기자동차의 상용화 추세와 함께 미래 자동차 산업의 판도를 결정할 주요한 변수로 부각되고 있다. 본 연구는 스마트카 시장의 방향을 결정할 플랫폼공급자와 완성차업체의 주도권경쟁 및 전략적 포지셔닝을 비교 분석하였다. 연구 결과, 스마트카 기술을 주도하고 있는 플랫폼업체에 비해 완성차업체는 규모의 경제, 산업 인프라 및 글로벌 생산 네트워크와 같은 높은 산업구조적 진입장벽과 헤드섹터 정보의 보유와 같은 기술적 진입장벽에도 불구하고 ICT기술면에서의 혁신적 변화가 뒷받침 되지 않을 경우, 맵핑기술과 사용자정보 접근성, 빅데이터 활용능력, 사용자 인터페이스 경험 등 스마트카 관련 영역에서 우위에 있는 플랫폼업체들에게로 주도권이 이전될 것으로 예상된다. 이러한 예상의 근거는 보다 중요해지고 있는 소프트웨어 및 플랫폼의 가치와 전기차의 상용화로 증명된 자동차구조의 간편화에 기반하고 있다. 본 연구는 기능 및 안전 적용방안이나 업체별 기술력에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있던 기존 스마트카 관련 연구에서 한걸음 나아가 기술제휴 동향 및 플랫폼업체의 전략적 접근성 관점에서 향후 스마트카 시장의 경쟁구도를 완성차업체와 비교 연구하고 시사점을 제시한 측면에서 의의가 있다.
In this paper we propose nonlinear control system for automatic unmanned vehicle using a RC (Radio Controlled) car which is usually controlled by a remote controller. In the proposed system, a RC car is dissembled and reassembled with several parts enabling it to be controlled by an android mobile platform with Bluetooth communication. In our system, an android mobile smartphone is mounted on the RC car and plays an important role as an eye of the car. The proposed system automatically controls the RC car to follow a lane that we draw on the floor of our laboratory. Also, the proposed RC car system can also be controlled manually using the accelerometer sensor of a smartphone through a Bluetooth module. Our proposed system that has both manual mode and automatic mode consists of several components; a microprocessor unit, a Bluetooth serial interface module, a smartphone, a dual motor controller and a RC toy car. We are now in the development of a group driving system in which one car follows the front car that tracks a lane automatically.
Given recent accidents involving autonomous vehicles, driver monitoring technology related to the transition of control in autonomous vehicles is gaining prominence. Driver status monitoring systems recognize the driver's level of alertness and identify possible impairments in the driving ability owing to conditions including drowsiness and distraction. In autonomous vehicles, predictive factors for the transition to manual driving should also be included. During traditional human driving, monitoring the driver's status is relatively straightforward owing to the consistency of crucial cues, such as the driver's location, head orientation, gaze direction, and hand placement. However, monitoring becomes more challenging during autonomous driving because of the absence of direct manual control and the driver's engagement in other activities, which may obscure the accurate assessment of the driver's readiness to intervene. Hence, safety-ensuring technology must be balanced with user experience in autonomous driving. We explore relevant global and domestic regulations, the new car assessment program, and related standards to extract requirements for driver status monitoring. This kind of monitoring can both enhance the autonomous driving performance and contribute to the overall safety of autonomous vehicles on the road.
기존 실내복도 환경에서 실험한 자율주행 드론[1]은 드론의 연산성능 한계로 인해 노트북이 신경망 연산을 해서 드론에게 조향명령을 내리는 방식이였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 NVIDIA사의 Jetson TX2 보드를 활용하여 실내복도 환경에서의 자율주행을 연구하였다.
Recently, the importance of simulation validation in a virtual environment for autonomous driving system validation is increasing. At the same time, interest in the advancement of the virtual driving environment is also increasing. To develop autonomous driving technology, a simulation environment similar to the real-world environment is needed. For this reason, not only the road model is configured in the virtual driving environment, but also the driving environment configuration that includes the surrounding environments -traffic, object, etc- is necessary. In this article, FMTC, which is a test bed for autonomous vehicles, is implemented in a virtual environment and advanced to form a virtual driving environment similar to that of real FMTC. In addition, the similarity of the virtual driving environment is verified through comparative analysis with the real FMTC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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