In recent days, vehicles have become equipped with electric systems that assist and help drivers driving safe by reducing possible accidents. LDWS(Lane Departure Warning System) and LKAS(Lane Keeping Assistant System) are involved in assist systems, especially for lateral motion of vehicles. Sudden and inattentive lateral motion of vehicles due to drivers' fatigue, illness, inattention, and drowsiness are major causes of accidents in highway. LDWS and LKAS provide drivers with warnings or assisting power to reduce any possibilities of accidents. In order to prevent or minimize the possibilities of accidents, lateral motion control of vehicles has been introduced in this research. DGPS/RTK(Differential Global Positioning System/Real Time Kinematics) and GIS(Geographic Information System) have been used to obtain the current position of vehicles and decide when activate controlling lateral motion of vehicles. The presented lateral motion control has been validated with actual vehicle tests.
세계적으로 환경문제에 관한 우려가 급증하여, 세계 각국이 온실가스 연비 규제를 강화하고 있다. 연비향상을 위해 첨단 운전자 지원 시스템을 이용한 연구를 통하여, 운전자의 편의를 위해 다양한 첨단 운전자 지원 시스템을 개발하고 있다. 그중 ACC, LKAS, AEB 등의 시스템에 대한 연구가 활발하다. ACC의 목적은 차량의 종 방향 속도와 거리를 제어하고 운전자의 부하를 최소화하여 사고 예방과 방지에 유용한 시스템으로 평가되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 선행연구에서 제안한 국내도로 환경을 고려한 시나리오와 거리에 대한 함수로 안전성을 평가할 수 있는 수학적 방법을 활용한다. 또한, 제안한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행한 뒤, 이론수식을 활용한 이론 계산값, 시뮬레이션과 실도로 실차시험의 상대거리의 비교분석을 통하여 ACC의 기능적인 안전성을 검증하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 많은 회사들이 ACC의 개발 단계에서 시나리오, 수식, 시뮬레이션을 활용하여 안전성 평가방법으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 자동차는 안전성, 편리성, 친환경 등의 목적으로 개발되고 있다. 특히, 자동차 안전성에 대한 인식이 중요하게 바뀌고 있다. 이에 따라, ADAS 개발로 인한 안전 시스템들이 등장하였다. 그러나 ADAS의 개발과 시험 평가를 통해 양산 되는 기간은 상당히 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 ADAS 개발과 시험 평가에 필요한 기간을 단축시키기 위해 브레이크 다이나모미터를 개발 하였다. 또한 개발한 브레이크 다이나모미터는 국제 표준인 JIS D-0210을 만족하며, ADAS의 모드별로 사용자가 시험 조건과 시험 방법을 선택 하여 제동력을 평가할 수 있다. 그리고 개발하는 브레이크 다이나모미터의 신뢰성 검증을 위해 선행 연구에서 제안한 ACC, LKAS, AEB의 시나리오를 사용하였다. 개발한 브레이크 다이나모미터는 시험값과 선행 연구를 통해 제안된 ADAS 모드별 이론식에 의한 계산값을 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 또한, 향후에는 ADAS의 실차시험이 불가능한 환경에서 ADAS 모드별 브레이크 부품의 성능 평가가 가능할 것으로 기대 된다.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
Autonomous vehicle is a car which drives itself without any human interaction. SAE provides technical definitions for autonomous and international standards for test evaluation. Accordingly, automobile industry is actively researching development and evaluation of various ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), : representative technology of autonomous technology. Recently, ADAS is in the commercialization level such as ACC, LKAS, AEB, and HDA etc. And it also has issues about safety evaluation. The purpose of HDA in ADAS is reduced the driving load on highway. It has a function which can maintain lane keeping and control distance from forward vehicle. This function is evaluated to be useful for accident prevention. Therefore, this paper proposes the safety evaluation scenario of HDA, considering the domestic highway design criteria and the situation that may arise on the actual highway. We compared and analyzed the data acquired through simulation and actual vehicle test. And verified the reliability of the proposed safety evaluation scenario. The verified result is expected safety evaluation of HDA is possible even under the bad condition, which cannot be tested.
There are trying to reduce damage from automobile accident in many countries. In many automobile companies, there have been active study on development of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) for commercialization, in order to reduce damage from automobile accident. ADAS is the system providing convenience and safeness for drivers. Generally, ADAS is composed of ACC (Adaptive Cruise Control), LKAS (Lane Keeping Assist System), and AEB (Autonomous Emergency Braking). AEB of the ADAS, it is an autonomous emergency braking system and it senses potential collide and avoids or degrades it. Therefore AEB plays a significant role in reducing automobile accident rate. However, AEB safety evaluation method is not established not yet. For this reason, this study suggests safety evaluation scenarios with adding cut-in, sensor malfunctioning scenario that scenario domestic street conditions considered as well as original standard AEB scenario of Euro NCAP for establishment of safety evaluation method of AEB. And verifying validity of suggested scenario by comparing the calculated values of the theoretical formulas presented in the previous study with results of the actual vehicle test.
In the world, traffic accidents and environmental pollution caused by the increase of vehicles are becoming a serious social problem. According to the 2016 data published by the Korea Highway Traffic Authority, Korea owns 49.9 vehicles per 100 people. This is the 28th largest number among the 35 OECD member countries. In addition, the number of deaths from traffic accidents in Korea totaled 4,292, of which 1,714 were caused by traffic accidents involving vehicles and pedestrians. To reduce these human casualties, the automotive industry is constantly working on the development and commercialization of Adaptive Driver Assist System (ADAS). ADAS is the system providing convenience and safeness for drivers. In general, ADAS consists of Autonomous Emergency Braking (AEB), Highway Driving Assist (HDA), Adaptive Cruise Control (ACC), Lane Keeping Assist System (LKAS). Among them, the AEB detects the possibility of collision by the vehicle itself and plays a role of avoiding the collision or reducing the damage through active braking. For such AEB, Euro NCAP has been developing test-evaluation methods for the vulnerable since 2017. Therefore, In this paper analyzes the scenario of Euro NCAP VRU Test Protocol v3.0.1, which will be established in 2020, and proposes test conditions according to the Korean road traffic law. In addition, the reliability of the proposed scenario and test conditions was verified by comparing and analyzing the proposed theoretical evaluation formulas and actual test results.
본 논문에서는 확장형 칼만필터를 적용하여 영상센서 기반 차대도로간 트래킹 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 횡방향 오프셋, 차선대비 상대경로각, 전방도로 곡률은 차선유지지원시스템의 경로추종 횡방향 제어기 구성 또는 차선이탈경보시스템의 경보 로직을 위한 중요 입력값으로 활용되는데 이를 위해 본 연구에서는 영상센서 차선인식 결과값인 이미지 상의 차선 추출점의 좌표값과 더불어 요레이트, 조향각, 차속 센서 측정값, 그리고 차량의 횡방향 운동방정식을 고려한 확장형 칼만필터를 적용하여 차대도로간 트래킹 정보를 추출한다. 제안된 차대도로간 트래킹 알고리즘의 유효성을 증명하기 위해 주행 테스트 도로 상에서 DGPS-RTK 장비를 이용하여 비교 검증하여 그 유효성을 보였다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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