도심 자율주행서비스 테스트를 통한 자율주행 기술개발 현황 및 5G연계 미디어의 역할

  • Published : 2019.01.30

Abstract

고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.

Keywords

References

  1. S-J.Han, Robust Ego-motion Estimation and Map Matching Technique for Autonomous Vehicle Localization with High Definition Digital Map, IEEE ICTC 2018(2018), pp. 630-635.
  2. J. Levinson, M. Montemerlo, and S. Thrun, "Map-based precision vehicle localization in urban environments," Robotics: Science and Systems, vol. 4. 2007. p.1 -8. https://doi.org/10.3390/robotics4010001
  3. J. Levinson, and S. Thrun, "Robust vehicle localization in urban environments using probabilistic maps," in Proc. Robotics and Automation, 2010, pp. 4372-4378.
  4. H. Sobreira, et al., "Map-matching algorithms for robot self-localization: a comparison between perfect match, iterative closest point and normal distributions transform," Journal of Intelligent & Robotic Systems, Jan., 2018, pp. 1 -14.
  5. S-J. Han and J.Choi, "Real-time precision vehicle localization using numerical maps," ETRI Journal, vol. 36, no. 6, 2014, pp. 968-978 https://doi.org/10.4218/etrij.14.0114.0040
  6. Lee et al., DESIRE: distant future prediction in dynamic scenes with interacting agents, CVPR 2017.