여러 대의 자율주행 차량이 하나의 그룹을 형성하여 주행하는 군집주행은 미래 고속도로 교통 시스템의 핵심 기술이다. 이러한 군집주행에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서의 안전을 고려하는 일은 단독 자율 주행에서의 경우보다 더 어렵다. 다양한 군집주행의 안전 위협 요인 중, 의도하지 않은 동작으로부터 자율주행 차량의 안전성을 향상하는 방법을 가이드하기 위하여 새로운 표준 ISO/PAS 21448이 제정되었다. 본 논문에서는 ISO/PAS 21448 표준이 다루는 시나리오를 통해 군집주행에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 상황의 극복을 위한 방법을 제시하였다. 특히 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 이용하여 본 논문에서 제시하는 방법이 안전한 군집주행이라는 목표를 달성할 수 있음을 확인하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
완전자율주행(Auto Driving, AD) 실현을 위한 다양한 기술적, 사회적 접근이 진행되고 있으며, 동시에 통신 네트워크와 확장된 첨단운전자지원시스템을 포함하는 협력주행(Cooperative Driving, CD)에 대한 개발이 진행되고 있다. CD에서는 운전자와 시스템의 역할 분담과 주행 안정성 확보가 중요하기 때문에 운전자와 차량 간 효율적인 인터페이스 방안이 요구된다. 본 연구는 CD에서의 운전자와 시스템의 역할과 기능을 고려하여 운전자, 시스템 및 불확실성을 내재한 주행 환경을 포함하는 연구모델을 제안한다. 또한 주행 환경에 대한 분석과 연구모델을 이용하여 CD에서의 다양한 주행 상황에 대응해야하는 운전자와 차량 간의 효율적인 인터페이스 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 제안된 연구모델과 인터페이스 방안은 CD 시스템 설계, 운전석 모듈 개발 및 인터페이스 디바이스 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.
본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
자율주행 자동차는 운전자가 개입하지 않고 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 얻은 데이터를 기반으로 차량을 스스로 제어하며 설정한 목적지까지 주행한다. 본 논문에서는 단일 카메라와 영상을 사용한 차선 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 영상의 하단 부분만 분리하여 차선을 검출하기 위하여 외곽선 검출 과정을 거친 후 허프 변환을 통해 양 차선의 중심을 구한다. 이 값을 바탕으로 PID 제어로 차량의 차선을 유지한다. 모형 차량과 모형 트랙에서 차선 인식 후 차선을 추적하여 주행하는 동작을 시험하였다. PID 제어를 위헌 적정 각 항의 값을 구하였다. 시험 결과 차선 검출 알고리즘은 성공적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
군집주행이란, 운전자가 직접 운전하는 선두 차량과 차량 탑재 센서 및 V2V, V2I 통신을 활용하여 선두 차량의 주행 경로를 따르는 한 대 이상의 추종 차량이 하나의 군집을 이루며 주행하는 형태를 말한다. 그중 화물차 군집주행은 증가하는 화물량 및 교통물류 체계 첨단화 수요에 맞추어 등장하였으며, 도입 시 도로 용량 증대, 인건비 절감, 연료 소비량 절감 등의 효과가 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 일반 승용차에 비해 화물차의 자율주행 관련 연구 및 효과에 대한 검증은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 화물차 군집주행의 효과를 주제로 메타분석을 수행하여, 기존의 군집주행 효과 관련 연구 결과를 하나의 신뢰도 높고 일반화·객관화된 요약 추정치로 통합하였다. 결론적으로, 군집주행 도입 시 13.93%의 용량 증가, 38.76%의 상충 감소, 8.13%의 연료 소비량 감소 효과가 나타날 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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