• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.7-13
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• 2021

This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.

• 교통기술과정책
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• 제10권5호
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• pp.42-50
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• 2013

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.240-257
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• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1302-1312
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• 2015

Recent research has been devoted and focused on detecting pedestrian and vehicle in intelligent vehicles except for the vulnerable road user(VRUS). In this paper suggest a new projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from original image to detect two-wheeler. We applied new weighting values which are calculated by maximum curvature containing very important object shape features and uniform local binary pattern to remove the noise. This paper considered the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. Experiment results show that the new approach gives higher detection accuracy than of the conventional method.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.622-631
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• 2019

본 연구의 목적은 대중교통 가치평가 체계 안을 구축하고, 적용해봄으로서 제도화하는 데에 필요한 정책제언을 하고자 하는 것에 있다. 지난 6년간 제주지역은 지속적으로 유입인구가 증가함에 따라 차량보유대수도 꾸준히 증가하고 있다. 또한 관광객은 단체관광객에서 개별관광객으로 개편됨에 따라 렌트카 차량 이용률이 급증하고 있다. 이에 따라 제주시내 도로 상황은 서울만큼 혼잡해지고 있다. 이에 제주도에서는 2017년 8월 대중교통 체계개편을 통하여 이용자가'더 빠르고, 더 편리하고, 더 저렴하게'이용할 수 있은 토대를 만들어 대중교통의 질적 향상을 가져왔다는 평가를 받고 있다. 이는 대중교통가치평가를 통해서도 나타나고 있다. 대중교통우선정책 강화에 대해서는 제주도민들은 긍정적이었다. 또한 대중교통 가치 평가에서는 대중교통요금, 대중교통의 안정성, 대중교통은 서민을 위한 정책, 대중교통은 교통약자를 위한 정책, 대중교통은 도민들의 편리한 정책, 대중교통은 친환경 정책, 대중교통은 교통 혼잡 해소에 도움 등의 순으로 높게 평가되고 있다. 이는 대중교통의 가치가 다양하고, 지방정부 정책으로서 평가를 해야 하는 요소들을 더욱더 세부화해야 한다는 점이다. 이러한 평가방법은 대중교통의 가치평가 체계구축사업을 통해 제도화되고 적극적으로 활용될 필요가 있다.