전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.
운전자의 편의를 위한 자동 주행 차량은 전방 차량의 방향을 인식하며 차량간의 거리를 유지하기 위한 시스템이 요구된다. 본 논문은 24 GHz대역에서 움직이는 차량의 방향 감지를 위한 마이크로스트립 배열 안테나를 제안하였다. 넓은 빔 폭을 가지는 8${\times}$2송신 배열 안테나와 좁은 빔 폭을 가지는 8${\times}$4의 수신 center배열 안테나, 8${\times}$8의 수신 left, right 배열 안테나를 각각 설계 제작하였다. 측정 결과 송신 안테나의 경우 50$^{\circ}$의 방위각 빔폭과 16.7 dBi의 이득을 가지며, 수신안테나의 경우 center, left, right 배열 안테나 각각 20$^{\circ}$, 13$^{\circ}$, 13$^{\circ}$의 방위각 빔 폭과 20 dBi 이상의 이득을 가진다. 또한 left, right 배열 안테나의 경우 $\pm$18$^{\circ}$의 지향각이 요구되는데 이를 잘 만족함을 알 수 있다. 측정된 방사 패턴은 시뮬레이션 결과와 잘 일치하였으며 따라서 설계된 안테나는 전방 차량이 scan 각도 이내에 들어오면 3개의 방향을 감지하는데 적합함을 알 수 있다.
에어백 관련기술은 차체 충돌특성 평가, 승객거동분석, 좌석벨트/조향축/에어백의 조화설계 등을 포함하는 시스템 엔지니어링 기술과 충돌감지센서, 가스발생기, 모듈 등을 포함하는 주요 기능 부품의 설계 및 제조기술로 구분된다. 이 중 시스템 엔지니어링 기술은 국내의 완성차 업계의 노력에 의하여 선진국의 수준에 근접하고 있으나 부품의 설계 및 제조기술은 매우 취약한 상황이다. 80년대 후반부터 각국의 에어백 관련 특허 출원 건수가 급증하고 있으며 새로운 기능의 부품들이 속속 개발되고 있다. 에어백 기술의 발전방향은 소형화, 경량화, 저렴화로 요약된다. 차량의 전방 충돌에 대비한 에어백이 주종을 이루고 있으나 측면 충돌에 대비한 side bag, 뒷자석 승객을 보호하기 위한 rear bag 등이 개발되고 있고 최근에는 버스 등 대형차량이나 모터사이클 등에도 에어백을 부착하기 위한 연구가 추진되고 있다. 에어백은 충돌센서(crash sensor), 가스발생장치(inflator), 공기주머니(bag), 덮개(cover), 배선(wire harness) 등으로 구성된다. 이들 중에서 공기주머니, 덮개, 가스발생장치를 결합한 부분 조립품을 모듈(module)이라고 부르고 있다. 이하에서는 에어백을 구성하는 주요 기능부품들의 종류, 특성과 기술개발 동향을 알아보기로 한다.
본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
자율주행의 핵심기술인 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems) 중 대표기술인 전방충돌경보(Forward Collision Warning)를 대상기술로 선정하여, 주행시뮬레이션 실험 기반의 교통사고 예방효과를 추정하였다. 효과척도로 ①인지반응시간(s) ②감속도(m/s2) ③충돌여부(회)로 선정하여, 전방충돌경보 미설치시와 설치시의 변화량 측정하였다. 실험 시나리오는 운전자 전방의 차량의 급정거하는 시나리오(1)과 옆차로에서 차량이 끼어드는 시나리오(2)를 진행하였으며, 주간/야간으로 구분하였다. 분석결과, 전방충돌경보장치를 설치하였을 경우, 인지반응시간(s)이 감소하였으며, 감속도(m/s2)는 감소하였다. 운전자의 위험상황을 빠르게 감지하여 여유로운 감속을 할 수 있게 되었으며, 그에 따른 전방충돌횟수도 감소한 것으로 분석되었다. 향후 운전자의 운전성향을 반영하고 실험 시나리오를 다양화하면, ADAS의 설치효과를 증대시키고 다른 기술의 효과추정에도 활용될 수 있을 것이다.
자동차의 자율주행 기술이 확대되면서 '눈'의 역할을 하는 센서가 점차 중요시되고 있다. 최근 차량에 장착되는 라이다 센서는 채널이 많을수록 피사체에 반사된 신호 또한 풍부해짐에 따라 장애물, 지형, 차량 등 주변 환경 탐색의 정확도가 높아진다. 하지만, 라이다 센서는 채널 증가에 따른 열배 이상 가격의 차이가 있으며, 이러한 가격적인 문제로 보급형 차량보다는 고가의 차량에만 부분적으로 사용되고 있다. 본 연구는 저 가격의 16 채널의 라이다를 복수개로 구성하여 동시에 신호를 수집 처리하여 하나의 입체공간으로 융합하고 이를 나타낼 수 있게 함으로써 64 채널의 라이더와 같은 효과를 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해서 차량 심미성의 개선과 함께 보급화를 위한 기반을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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