기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자율주행에 관한 관심은 자율주행차량의 주행기술 개발과 함께 주행환경을 이루는 인프라 개발을 함께 고려하는 자율협력 주행이 주목을 받고 있다. 자율협력 주행의 개념에 따라 본 연구에서는 기존 정밀도로지도의 정보를 보완할 수 있는 자율주행을 위한 신규 인프라를 분석하고 해당 인프라를 정밀도로지도에 추가하는 방안을 연구하였다. 자율주행을 위한 신규 인프라는 개선 물리 시설물 2종과 센서 전용 물리 시설물 1종을 제시하였다. 정밀도로지도 분석 결과 분기점과 같은 정보는 거의 변화하지 않는 정보이지만 분기점에서 발생할 수 있는 장애물에 주의하라는 의미 전달을 위해 자율주행을 위한 인프라를 추가할 수 있을 것으로 예상된다. 이와 같이 자율주행을 위한 신규 인프라는 기존 도로 시설물이 수행하는 안내, 지시, 주의 환기 등의 역할을 지원해야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 V2X 통신 기반의 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경 구축 연구의 내용을 소개한다. V2X 통신 기반의 자율협력주행 플랫폼 평가를 위해서는 다양한 주행 시나리오를 적용할 수 있는 도로 및 V2X 인프라 등의 테스트베드 구축과 함께 시험평가를 위한 각종 제반 규격 및 표준, 지침 등이 개발되어 피시험자에게 제공되어야 한다. 또한, 이를 기반으로 실제 시험평가를 진행할 수 있는 각종 레퍼런스 장비와 시험장비 등이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 V2X 통신 기반 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경을 구성하기 위해 개발된 다양한 기술과 규격, 장비 그리고 구축 인프라를 소개한다.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
독립형 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 협력형 자율주행 기술이 필요하다. 협력형 자율주행 시스템은 자율주행 차량이 다른 차량 또는 인프라와 협력함으로써 주행의 효율성과 안전성을 높이는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 협력형 자율주행 기술 개발을 위해 필요한 기술적 요소를 알아보고, 국내·외 연구 동향을 조사하였다. 미국, 유럽, 일본, 국내에서 수행된 협력형 자율주행 관련 서비스, 통신 기술, 표준 개발 등의 사례 검토를 통해 국가별 연구의 특성을 비교하였다. 연구 동향 검토를 통해 향후 협력형 자율주행 기술 개발을 위한 시사점을 도출하고, 자율주행차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스의 필요성을 제시하였다.
자율주행자동차의 상용화를 앞두고, 현재의 교통체계에 적용을 검토해야 한다. 한정된 교통 환경에서 자율 주행자동차가 적용되었을 때, 차선변경 규칙을 효과적으로 설정하는 것만으로도 이득을 가져올 수 있다. 본 연구는 소규모 군집주행을 포켓주행으로 정의하고, 차량 간에 효과적인 이동을 제안한다. 복잡한 도로상황을 가정하고 제안한 협조운행방식을 적용 하였다. 정체된 도로환경에서 차량 간의 불규칙한 차간간격은, 통제와 협조에 의해 차선변경 하고자 하는 차량의 수락간격 확보를 가능하게 한다. 차량의 이동 방법에 대해 다양한 연구를 진행 중이며, 한 가지 예시를 기술하였다. 기존 차선변경방법보다 제안한 차선변경 방법은 최대 86.6%의 교통 지연시간 감소를 나타내었다. 효과적인 차선변경 방법으로 교통량 개선을 보였으며, 나아가 차세대 도로설계에 영향력 있는 인자로써 기대할 수 있다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
V2X 통신이란 차량이 유무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. V2X 통신 기술은 최근 꾸준히 연구되어 왔으며 자율주행 차량 기술과 결합된 자율협력주행 기술에 중요한 역할을 수행해왔다. 자율주행 차량은 V2X 통신을 통해 외부 정보를 수신함으로써 차량 센서의 인식범위를 확장시키고 보다 안전하고 자연스런 자율주행을 지원할 수 있다. 이러한 자율협력주행 차량을 공공도로에서 운행하기 위해서는 V2X 보안통신의 신뢰성이 사전에 검증되어야 한다. 본 논문에서는 자율협력주행을 위한 V2X 보안통신에 대한 테스트 시나리오와 테스트 절차를 제안하고 검증 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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