• 제목/요약/키워드: 실주행 데이터

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Level 3 자율주행버스 실주행 데이터를 활용한 제어권 전환 영향 요인 분석 (Analysis of Factors Affecting Disengagement Using Actual Driving Data in Level 3 Autonomous Bus)

  • 이은선;신치현
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.308-321
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    • 2024
  • 정부는 2025년까지 Level 4 자율주행 버스·셔틀 상용화를 목표로 현재 도심부 도로에서 Level 3 자율주행버스의 실증을 확대하고 있으나 도심 환경의 다양한 주행 영향 요인으로 인해 안전 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구는 판교에서 운행 중인 자율주행버스의 실주행 데이터를 활용하여 제어권 전환 다발 지점을 식별하고 정적 및 동적 도로환경요인 분석을 통해 영향 요인을 도출하였다. 분석 결과, 제어권 전환은 교차로와 버스정류장 부근에서 자주 발생하며 정류장의 존재가 전환 발생 확률을 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 이는 운전자의 잦은 자의적 개입 때문인 것으로 추정되어 이 변수를 제외하고 분석한 결과, 횡단보도 수 및 진출입로의 존재와 동적 요인인 안개와 비가 제어권 전환 발생 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 자율주행버스의 운행 안전성 향상과 서비스의 신뢰도 제고를 위해 제어권 전환 최소화를 위한 개선 방향을 제안하였다.

실도로 데이터를 활용한 교차로 유형별 자율주행 보수성 평가 연구 (Evaluation of Autonomous Driving Conservativeness by Urban Intersections with Real-World Data)

  • 지정훈;강경표;이호윤;오철
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.293-307
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    • 2024
  • 혼합교통류 환경에서 자율차의 보수적인 주행행태는 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 선제적으로 혼합교통류의 이동성과 안전성을 관리하기 위해서는 실도로에서 수집된 자율주행 데이터를 활용하여 주행행태를 과학적 평가하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 Waymo Open Dataset을 활용하여 단속류 교차로 유형별 자율차와 비자율차의 주행행태를 비교 평가하는 방법론을 제안하였다. 영상자료를 통해 도로구간을 구분하고, 차량 추종 상황에서 자율차와 비자율차의 Time-to Collision(TTC)를 기반으로 상충률 차이를 비교하는 자율주행 보수성 지표(Autonomous Driving Conservativeness Index, ADCI)를 고안하였다. 분석 결과 모든 TTC 임계값에서 4지 비신호 교차로가 높은 ADCI로 관찰되었다. 이는 교차로 유형 중 4지 비신호 교차로에서 자율차의 주행 보수성(Conservativeness)이 높아, 비자율차 대비 보수적이게 주행함을 의미한다. 장기간 지속될 혼합교통류 환경에서 자율차가 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 주지 않기 위해 도로구간별 주행행태를 분석하고 지원방안을 도출할 필요함을 시사한다. 본 연구의 방법론은 실도로 데이터셋 기반 자율차에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

실도로 주행 데이터 기반 차선변경 주행 특성 분석 (Lane Change Driving Analysis based on Road Driving Data)

  • 박종철;채흥석;이경수
    • 자동차안전학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.38-44
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    • 2018
  • 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.

Waymo Open Dataset 기반 자율차의 주행행태분석을 통한 주행안정성 평가지표 도출 (Derivation of Driving Stability Indicators for Autonomous Vehicles Based on Analyzing Waymo Open Dataset)

  • 이호윤;지정훈;오철;김호선
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.94-109
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    • 2024
  • 무인 자율차의 공도 주행이 허용됨에 따라 연구에 활용가능한 자율차의 실도로 주행 데이터가 증가하는 추세이다. 따라서 혼합교통류 상황에서 실제 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 분석할 수 있게 되었다. 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 자율차의 주행행태를 효과적으로 반영할 수 있는 평가지표의 활용이 요구된다. 본 연구의 목적은 Waymo Open Dataset을 통해 자율차의 주행행태를 분석하여 단속류 도로 구간별 주행안정성을 평가하기 위한 주요 지표를 도출하는 것이다. 주성분 분석을 통해 단속류 도로 구간별 데이터에 대한 설명력이 높은 평가지표를 선별하고 주요 평가지표로 정의하였다. 이때, 종방향과 횡방향 주행 안정성을 구분하여 각각에 대한 주요 평가지표를 제시하였다. 이후 동일한 주요 평가지표가 도출된 단속류 도로 구간을 대상으로 주행안정성을 비교하였다. 비신호교차로 대비 곡선 단일로 구간에서 종방향 주행안정성이 약 35.48% 높게 도출되었다. 횡방향 주행안정성의 경우 비신호교차로 대비 신호교차로 구간에서 주행안정성이 76.08% 높게 도출되었으며, 직선 단일로가 곡선 단일로에 비해 146.87% 높은 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율차의 실도로 주행 데이터를 활용한 자율차의 교통안전 영향 분석 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

OBDII 데이터 기반의 회귀 분석을 통한 실시간 연료 소비량 예측 (Realtime Fuel Consumption Prediction using ln-Vehicle Data from OBDII and Regression Methods)

  • 양희은;김도현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.497-499
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    • 2020
  • 자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.

자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 주행특성 구분 알고리즘 (A RLS-based Convergent Algorithm for Driving Characteristic Classification for Personalized Autonomous Driving)

  • 오광석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권9호
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    • pp.285-292
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    • 2017
  • 본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.

도심 정체 상황에서의 자율주행 차선 변경 알고리즘 개발 및 평가를 위한 실도로 데이터 기반 시뮬레이션 환경 개발 (Human Driving Data Based Simulation Tool to Develop and Evaluate Automated Driving Systems' Lane Change Algorithm in Urban Congested Traffic)

  • 서다빈;채흥석;이경수
    • 자동차안전학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.21-27
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    • 2023
  • This paper presents a simulation tool for developing and evaluating automated driving systems' lane change algorithm in urban congested traffic. The behavior of surrounding vehicles was modeled based on driver driving data measured in urban congested traffic. Surrounding vehicles are divided into aggressive vehicles and non-aggressive vehicles. The degree of aggressiveness is determined according to the lateral position to initiate interaction with the vehicle in the next lane. In addition, the desired velocity and desired time gap of each vehicle are all randomly assigned. The simulation was conducted by reflecting the cognitive limitations and control performance of the autonomous vehicle. It was possible to confirm the change in the lane change performance according to the variation of the lane change decision algorithm.

자율주행 개인화를 위한 역 충돌시간 및 차두시간 융합 기반 인간중심 제어 알고리즘 개발 (A Human-Centered Control Algorithm for Personalized Autonomous Driving based on Integration of Inverse Time-To-Collision and Time Headway)

  • 오광석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.249-255
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    • 2018
  • 본 논문은 자율주행 개인화를 위한 역 충돌시간 및 차두시간 융합 기반 인간중심 제어 알고리즘 개발에 관한 것이다. 운전자 및 탑승자의 자율주행에 대한 이질감 최소화를 위해 인간중심적 주행제어 기술이 필요하다. 운전자가 선행차량과 함께 주행하는 조건에서 운전자의 주행특성을 분석하고, 분석된 결과를 종방향 자율주행 제어에 반영하였다. 주행특성으로 가속도, 역 충돌시간, 차두시간 분포가 분석되었고, 운전자의 주행특성이 반영된 제어기 구성을 위해 역 충돌시간 및 차두시간을 이용한 종방향 제어기를 구성하였다. 본 연구에서 제안된 제어 알고리즘은 Matlab/Simulink 환경에서 구성되었으며 실 주행데이터 기반 성능평가가 수행되었다.

실도로 주행 조건 기반의 자율주행자동차 고위험도 평가 시나리오 개발 및 검증에 관한 연구 (A Study on Development of High Risk Test Scenario and Evaluation from Field Driving Conditions for Autonomous Vehicle)

  • 정승환;유제명;정낙승;유민상;편무송;김재부
    • 자동차안전학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.40-49
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    • 2018
  • Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.

텍스트 임베딩을 이용한 자율주행자동차 교통사고 분석에 관한 연구 (Study of Analysis for Autonomous Vehicle Collision Using Text Embedding)

  • 박상민;이환필;소재현;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.160-173
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    • 2021
  • 최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.