본 연구의 목적은 실감나는 운전 환경을 제공하는 공기압 구동식 드라이빙 시뮬레이터 개발에 있다. 드라이빙 시뮬레이터의 모션 플랫폼은 운전자에게 실제 차량의 사실적인 느낌을 주는 메카트로닉스 장비이다. 모션 플랫폼의 비용은 드라이빙 시뮬레이터를 개발하는데 가장 큰 부분을 차지한다. 저비용으로 모션 플랫폼을 개발하기 위하여 6개의 공압 실린더로 구성된 스튜어트 플랫폼 형태를 기반으로 모션 플랫폼을 자체 제작하였다. 스튜어트 플랫폼은 조이스틱의 작동신호에 대한 응답으로 만족할 만한 추종성능을 보여주었다. 상용의 레이싱 게임 소프트웨어 중의 하나인 rFactor를 이용하여 드라이빙 시뮬레이터의 가능성을 확인하였다.
기술발전에 따라 드라이빙 시뮬레이터는 다양한 용도로 활용되고 있다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에서 시나리오 개발은 실험결과의 신뢰를 높이고 연구목표를 달성하며 운전자에게 보다 실제같은 경험을 제공하는데 필수적이다. 그러나 시나리오를 개발하는데 데이터베이스 형성과 실시간 시나리오 운영 등에는 아직도 제약이 많다. 본 연구는 이러한 환경에서 실제 도로에서 실시간 주행속도와 기상데이터를 수집하고 활용하는데 가능성을 확인하고자 한다. 또한 본 연구를 통해 아두이노 센서 데이터와 공공API 데이터를 연계하는 방안도 제시하고자 한다. 연구결과의 검증을 위해 실제도로에서 시험을 실시했으며 본 연구를 통해 드라이빙 시뮬레이터에서 실시간 데이터를 활용한 시나리오 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.
본 논문은 자율주행 알고리즘 개발을 위한 저비용 드라이빙 시뮬레이터 구축 방법을 소개한다. 이는 물리엔진을 적용한 상용게임 소프트웨어인 GTA V를 활용하여 구현되며 자율주행 시스템에 필요한 다양한 센서 출력값 및 데이터를 에뮬레이션하는 기능을 내장한다. 이를 위해 GTA V 내부 데이터를 취득할 수 있는 Script Hook V의 NF를 활용하여 GT 데이터를 취득하고, 이를 활용하여 다양한 자율주행용 센서 데이터를 생성한다. 본문에서는 설계된 드라이빙 시뮬레이터의 전반적인 기능들을 소개하며, 개별 기능에 대한 검증을 수행한다. 자율주행 알고리즘 개발 환경 구축을 위해 게임 엔진 내부 메모리 접근을 통한 GT 데이터를 취득하는 과정을 설명하고, 에뮬레이션된 센서값을 처리 및 활용하여 인공 신경망 학습 및 성능평가에 적용 가능한 예시를 제시한다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
SAE 기준 3단계의 자율주행자동차에서는 필요 시 운전의 주체가 시스템에서 운전자로 또는 그 반대로 이전되는 제어권 전환(take-over)이 발생하게 된다. 이때 안전한 제어권 전환을 위해서는 다양한 도로환경에서 여러 계층의 운전자들이 안전하게 제어권 전환을 완료하는 데 필요한 시간을 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 제어권 전환 소요시간 및 안정화 특성을 분석하였다. 이를 위해 드라이빙 시뮬레이터를 활용하였으며, 고속도로와 유사한 상황을 설정하여 실험을 진행하였다. 다양한 성별 및 나이를 가진 50명의 운전자가 실험에 참가하였고, 각 피실험자별로 교통량과 기하구조의 변화를 주어서 다양한 상황에 따른 제어권 전환 소요시간 변화와 안정화 특성을 측정하였다. 실험 결과, 제어권 전환 소요시간은 평균 2.3초였으며 표준편차는 0.1초로 분석되었다. 또한 안정화 특성 분석 결과, 고속도로 교통량 차이에 따른 제어권 전환 안정화 시간은 차이는 없었으며, 곡선반경의 변화에 따라서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
The objectives of this study is to: (1) develop how applications for driving simulator of national highway safety designs when those are appeared; (2) examine the degree to which those geometric designs of the horizontal and vertical profile; and (3) search positive safety and passive highway safety design of the point at which highway alignment factors initiate driving safety to facility or highway design.
본 연구의 목적은 차내 보행자 경고정보 제공유무에 따른 운전자의 반응특성을 분석하고 충돌속도를 이용해 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 교통안전효과를 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 운전자 반응특성 분석을 위해 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 피험자별 주행특성 자료를 수집하였으며, 시나리오는 보행자-차량 사고유형에 따라 2개의 시나리오로 구성하였다. 분석결과, Mid-block내의 보행자 무단횡단, 길가장자리구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 충돌속도는 위험운전자 그룹이 54%, 25% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 26%, 33%감소하였다. 경고정보 제공 전 후의 충돌속도를 이용하여 산출한 보행자 사망확률은 보행자 무단횡단과 길가장자리 구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 위험운전자 그룹이 95%, 30% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 80%, 89% 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 선정한 운전자 반응특성 평가지표 및 충돌속도에 따른 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 효과를 평가하는 방법론은 향후 보행자-차량 간의 사고예방을 위한 기술 또는 시스템의 교통안전효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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