최근, 자율주행 이동체에 대한 대중의 관심도가 높아짐에 따라 자율주행 이동체의 상용화 확대를 위한 유관 기관들의 연구 활동이 꾸준하게 진행되고 있다. 이로 인해, 부분적이지만 실제 사용이 가능한 단계로 발전이 이루어졌다. 하지만, 2018년 3월 우버와 테슬라 자동차로 인해 최초로 두 차례의 사망사고가 발생하였고, 새로운 시스템 보완에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 자율주행자동차의 사망 사고를 중점적으로 사고 원인을 분석하여 원인이 되었던 사물 인지오류를 확인하고, 이를 보완할 수 있는 시스템의 구현을 위한 새로운 자율주행 이동체의 정보처리 모델을 제안한다.
최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.
More and more elderly and disabled people are using electric scooters instead of electric wheelchairs because of higher mobility. However, people with high levels of impairment or the elderly still have difficulties in driving the electric scooters safely. Semi-autonomous electric scooter system is one of the solutions for the safety: Either manual driving or autonomous driving can be used selectively. In this paper, we implement a semi-autonomous electric scooter system with functions of localization and path following. In order to recognize the pose of electric scooter in outdoor environments, we design an outdoor localization system based on the extended Kalman filter using DGPS (Differential Global Positioning System) and wheel encoders. We added an accelerometer to make the localization system adaptable to road condition. Also we propose a path following algorithm using two arcs with current pose of the electric scooter and a given path in the map. Simulation results are described to show that the proposed algorithms provide the ability to drive an electric scooter semi-autonomously. Finally, we conduct outdoor experiments to reveal the practicality of the proposed system.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.
본 연구는 국내외 자율주행자동차 연구개발과정에서 나타나고 있는 다양한 이슈를 파악하기 위해 자율주행자동차 연구개발 관련 영문 뉴스 기사 1,870개를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 토픽 모델링을 수행하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽을 추출하였으며, 토픽에 대한 명명작업을 수행하고 의미를 해석하였다. 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 연구개발과정에 대응시켜 자율주행자동차 연구개발사업 논리모형을 제시하였다. 본 연구의 분석결과는 국내외 자율주행자동차 연구개발사업의 추진 상황을 정확하게 판단하고 빠르게 변화하고 있는 기술개발에 대비할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Cho, Yujun;Park, Jaekyu;Park, Sungjun;Jung, Eui S.
대한인간공학회지
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제36권2호
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pp.87-108
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2017
Objective: The purpose of this study was to precede the acceptance study based on automation steps and user experience that was lacked in the past study on the core technology of autonomous vehicle, ADAS. The first objective was to construct the acceptance model of ADAS technology that is the core technology, and draw factors that affect behavioral intention through user experience-based evaluation by applying driving simulator. The second one was to see the change of factors on automation step of autonomous vehicle through the UX/UA score. Background: The number of vehicles with the introduction of ADAS is increasing, and it caused change of interaction between vehicle and driver as automation is being developed on the particular drive factor. For this reason, it is becoming important to study the technology acceptance on how driver can actively accept giving up some parts of automated drive operation and handing over the authority to vehicle. Method: We organized the study model and items through literature investigation and the scenario according to the 4 stages of automation of autonomous vehicle, and preceded acceptance assessment using driving simulator. Total 68 men and woman were participated in this experiment. Results: We drew results of Performance Expectancy (PE), Social Influence (SI), Perceived Safety (PS), Anxiety (AX), Trust (T) and Affective Satisfaction (AS) as the factors that affect Behavioral Intention (BI). Also the drawn factors shows that UX/UA score has a significant difference statistically according to the automation steps of autonomous vehicle, and UX/UA tends to move up until the stage 2 of automation, and at stage 3 it goes down to the lowest level, and it increases a little or stays steady at stage 4. Conclusion and Application: First, we presented the acceptance model of ADAS that is the core technology of autonomous vehicle, and it could be the basis of the future acceptance study of the ADAS technology as it verifies through user experience-based assessment using driving simulator. Second, it could be helpful to the appropriate ADAS development in the future as drawing the change of factors and predicting the acceptance level according to the automation stages of autonomous vehicle through UX/UA score, and it could also grasp and avoid the problem that affect the acceptance level. It is possible to use these study results as tools to test validity of function before ADAS offering company launches the products. Also it will help to prevent the problems that could be caused when applying the autonomous vehicle technology, and to establish technology that is easily acceptable for drivers, so it will improve safety and convenience of drivers.
Defects in the vehicle itself were considered the biggest risk factor for traffic accidents as the electrical and electronic components of vehicles, which were not there before, increase. Therefore, the vehicles have been developed based on ISO 26262 (an international functional safety standard) which is focusing on functional defect safety evaluation of electrical and electronic component systems. However, in the future, as autonomous driving technology is applied, even vehicles without functional defects must be prepared for the dangerous traffic situation that may arise from exceptional or external factors. SOTIF (Safety Of The Intended Functionality) is a concept to prevent exceptional or external factors. The main objective of SOTIF is to decrease Unknown & Unsafe factors as much as possible by finding Known factors and Unsafe factors. In this study, Prescan provided SIEMENS, one of the autonomous driving simulators, is used to make scenarios of IGLAD traffic accident cases. From the simulation results, Unsafe & Safe cases were classified and analyzed to derive unsafe factors.
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance have been reported. Since several pixels per an object may be generated in a close-range radar application, a width of an object can be estimated automatically by various signal processing techniques. In this paper, we tried to attempt to develop an algorithm to estimate obstacle width using Radar images. The proposed method consists of 5 steps - 1) background clutter reduction, 2) local peak pixel detection, 3) region growing, 4) contour extraction and 5)width calculation. For the performance validation of our method, we performed the test width estimation using a real data of two cars acquired by commercial radar system - I200 manufactured by Navtech. As a result, we verified that the proposed method can estimate the widths of targets.
Autonomous driving is no longer atechnology of the future since the development of autonomous vehicles has now been realized, and many technologies have already been developed for the convenience of drivers. For example, autonomous vehicles are one of the most important drive assistant systems. Among these many drive assistant systems, Cruise Control Systems are now a typical technology. This system constantly maintains a vehicle's speed and distance from a vehicle in front by using Radar or LiDAR sensors in real time. Cruise Control Systems do not only serve their original role, but also fulfill another role as a 'Driving Safety' measure as they can detect a situation that a driver did not predict and can intervene by assuming a vehicle's longitude control. However, these systems have the limitation of only focusing on driver safety. Therefore, in this paper, an Intelligent Cruise Control System that utilizes the path planning method and GIS is proposed to overcome some existing limitations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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