안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
독립형 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 협력형 자율주행 기술이 필요하다. 협력형 자율주행 시스템은 자율주행 차량이 다른 차량 또는 인프라와 협력함으로써 주행의 효율성과 안전성을 높이는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 협력형 자율주행 기술 개발을 위해 필요한 기술적 요소를 알아보고, 국내·외 연구 동향을 조사하였다. 미국, 유럽, 일본, 국내에서 수행된 협력형 자율주행 관련 서비스, 통신 기술, 표준 개발 등의 사례 검토를 통해 국가별 연구의 특성을 비교하였다. 연구 동향 검토를 통해 향후 협력형 자율주행 기술 개발을 위한 시사점을 도출하고, 자율주행차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스의 필요성을 제시하였다.
호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.
완전자율주행(Auto Driving, AD) 실현을 위한 다양한 기술적, 사회적 접근이 진행되고 있으며, 동시에 통신 네트워크와 확장된 첨단운전자지원시스템을 포함하는 협력주행(Cooperative Driving, CD)에 대한 개발이 진행되고 있다. CD에서는 운전자와 시스템의 역할 분담과 주행 안정성 확보가 중요하기 때문에 운전자와 차량 간 효율적인 인터페이스 방안이 요구된다. 본 연구는 CD에서의 운전자와 시스템의 역할과 기능을 고려하여 운전자, 시스템 및 불확실성을 내재한 주행 환경을 포함하는 연구모델을 제안한다. 또한 주행 환경에 대한 분석과 연구모델을 이용하여 CD에서의 다양한 주행 상황에 대응해야하는 운전자와 차량 간의 효율적인 인터페이스 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 제안된 연구모델과 인터페이스 방안은 CD 시스템 설계, 운전석 모듈 개발 및 인터페이스 디바이스 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 V2X 통신 기반의 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경 구축 연구의 내용을 소개한다. V2X 통신 기반의 자율협력주행 플랫폼 평가를 위해서는 다양한 주행 시나리오를 적용할 수 있는 도로 및 V2X 인프라 등의 테스트베드 구축과 함께 시험평가를 위한 각종 제반 규격 및 표준, 지침 등이 개발되어 피시험자에게 제공되어야 한다. 또한, 이를 기반으로 실제 시험평가를 진행할 수 있는 각종 레퍼런스 장비와 시험장비 등이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 V2X 통신 기반 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경을 구성하기 위해 개발된 다양한 기술과 규격, 장비 그리고 구축 인프라를 소개한다.
Simulation-based virtual testing is known to be a major requirement for verifying the safety of autonomous driving functions. However, in the simulation environment, there is a difficulty in that all driving environments related to the autonomous driving system must be realistically modeled. In particular, C-ITS (Cooperative-Intelligent Transport Systems) is essential for urban autonomous driving of Lv.4, but the approach to modeling for C-ITS service in the MILS (Model in the Loop Simulation) environment is not yet clear. Therefore, this paper aims to deal with V2X (Vehicle to Everything) modeling methods to effectively apply C-ITS-based autonomous cooperative driving services in the MILS environment. First, major C-ITS services and use cases for autonomous cooperative driving are analyzed, and a modeling method of V2X signals for C-ITS service simulation is proposed. Based on the modeled V2X messages, the validity of the proposed approach is reviewed through simulations on the C-ITS service use case.
ETRI's Co-Pilot project is aimed at the development of an automated vehicle that cooperates with a driver and interacts with other vehicles on the road while obeying traffic rules without collisions. This paper presents a core block within the Co-Pilot system; the block is named "Co-Pilot agent" and consists of several main modules, such as road map generation, decision-making, and trajectory generation. The road map generation builds road map data to provide enhanced and detailed map data. The decision-making, designed to serve situation assessment and behavior planning, evaluates a collision risk of traffic situations and determines maneuvers to follow a global path as well as to avoid collisions. The trajectory generation generates a trajectory to achieve the given maneuver by the decision-making module. The system is implemented in an open-source robot operating system to provide a reusable, hardware-independent software platform; it is then tested on a closed road with other vehicles in several scenarios similar to real road environments to verify that it works properly for cooperative driving with a driver and automated driving.
Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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