논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
도로기하구조정보는 도로의 유지관리와 안전성 평가 등에 중요한 요소로써, 정보를 취득하려는 구간에 대한 정확한 기하구조정보를 취득하는 작업은 중요하다. 그러나, 도면이 부재하거나 선형의 결함이 발생하는 구간에서는 정확한 자료를 수집하는데 한계가 존재한다. 따라서, 이러한 구간에 도면정보를 신속하게 취득하기 위해 본 연구에서는 GPS-IMU 통합시스템이 장착된 차량에서 취득된 자료를 이용하여 도로기하구조를 측정하였다. 연구결과, 정확도의 기준이 되는 도면 값과 평면선형은 3.38%의 오차율이 나타났으며, 종단선형은 0.083의 절대값 오차가 나타났다. 따라서, 본 연구에서 도출된 결과는 도로안전점검 및 진단과 같은 도로관리업무에 활용될 목적으로 적용이 가능한 것으로 판단된다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
재난 발생시 보다 안전하고 효율적인 도로 운영을 위해서는 사전에 대피 및 방재경로 등의 지정과 더불어 재난 발생시 상황 변환에 따른 신호운영 방안이 정의되어 있어야 한다. 특히 재난 발생시 운영자의 대응이 지체된다면 도로 이용자의 안전을 확보할 수 없을 뿐만 아니라 막대한 사회적 손실을 입게 되므로 교통방재시스템의 설계방향에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 풍수해로 인한 피해가 잦은 청주시를 대상으로 교통방재시스템을 설계하고, 도로 이용자의 안전을 위해 대피 및 방재경로를 새롭게 정의하였으며, 경로의 효용성을 높이기 위해 신호운영방안을 영향권별로 정의하여 그에 대한 효과를 분석하였다. 본 연구에서 정의한 신호운영을 적용하여 분석한 결과 평상시와 유사한 교통흐름을 나타내었으며, 재난 발생시 재난에 대한 정보를 도로 이용자들에게 최대한 빠르게 전달하고, 상황에 적절한 신호운영을 실시한다면 이용자들의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.
버스 대중교통 서비스의 운영 효율성 향상을 위한 목적으로 자율주행차량을 기반으로 한 대중교통시스템 개발이 추진중에 있다. 그러나 대중교통시스템은 모빌리티 서비스 목적 및 방식에 따라 차량운행 환경이 크게 변화하므로, 자율주행기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 모빌리티 서비스 유형에 따른 도로 적합도에 대한 평가가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 선행사례 조사를 통해 자율주행차량 기반 모빌리티 서비스 유형을 분류하고 재정의하였다. 제안한 서비스들의 적용 가능성 검토를 위해 실차 주행실험을 기반으로 도로 인프라 수준에 따른 자율주행 적합도 분석을 시행하였다. 또한 도로 적합도 분석결과를 토대로 국내 도로 인프라 수준을 고려한 모빌리티 서비스 도입 방향을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 자율주행 기반의 대중교통시스템 개발에 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 주변 사물에 부착된 센서를 이용하여 센싱 정보를 무선 네트워크를 통하여 실시간으로 수집 및 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술에 대한 관심이 급증하고 있다. 또한 요즘 현대인에게 있어서 자동차는 없어서는 안될 필수품이지만, 자동차 수의 증가에 비해 도로를 포함한 기반시설의 증가는 턱없이 부족한 실정이다. 현재 국내에서는 USN 기술을 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집 시스템에 적용하기 위한 기술개발과 시범사업이 추진되고 있다. 본 논문에서는 도로에 부착된 USN 노드들을 통하여 차량 및 도로의 정보를 실시간으로 수집 분석하여 교통안전정보를 제공하는 802.11기반 텔레매틱스 교통안전 시스템을 설계하고 그 성능에 대하여 ns2 시뮬레이션 도구를 사용하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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