This paper describes the development of a target vehicle state estimation algorithm using vehicle-to-vehicle (V2V) communication. Perceiving the state of the target vehicle has great importance for successful autonomous driving and has been studied using various sensors and methods for many years. V2V communication has advantage of not being constrained by surrounding circumstances relative to other sensors. In this paper, we adopt the V2V signal for estimating the target vehicle state. Since applying only the V2V signal is improper by its low frequency and latency, the signal is used as additional measured data to improve the estimation accuracy. We estimate the target vehicle state using Extended Kalman filter (EKF); a point mass model was utilized in process update to predict the state of next step. The process update is followed by measurement update when ego vehicle receives V2V information. The proposed study evaluated state estimation by comparing input V2V information in an experiment where the ego vehicle follows the target vehicle behind it.
급격한 전기자동차의 증가에 따라 전기자동차의 배터리를 주행 목적이 아닌 다른 용도로 사용하려는 Vehicle-to-Grid (V2G) 기술 또한 산업계와 학계부터 큰 관심을 끌고 있다. V2G 기술의 도움으로 전기자동차의 배터리는 스마트 그리드 환경에서 에너지 저장장치, 전력공급원등의 여러 중요한 역할로의 사용이 가능해 진다. 본고 에서는 거주용 주택환경을 위한 기술인 Vehicle-to-Home(V2H), 상업용 건물을 위한 기술인 Vehicle-to-Building(V2B) 그리고 전체 전력망을 위한 기술인 Vehicle-to-Grid(V2G) 기술에 대해 자세히 알아보고 각 기술의 특성과 영향에 대해 검토한다. 또한 이 기술들의 경제적 영향에 대해서도 분석한다.
This paper presents motion planning algorithm that yields to intervening side lane vehicles in a congested traffic flow based on vehicle to vehicle (V2V) communication. Autonomous driving in dense traffic situation requires advanced driving performance in terms of vehicle interaction and risk mitigation. One of the most important functions necessary for congested traffic autonomous driving is to predict the lane change intention of the side lane target vehicle. However, implementing this function by using only environmental sensors has limitations. In this study, V2V communication is used to overcome the limitations and determine the intention of cut-in vehicles. Lane change intention of the intervening side lane vehicle is inferred by its longitudinal speed, steering angle, and turn signal light information received by the on-board-unit (OBU). Once the yield decision is made, the subject vehicle decelerates to generate sufficient clearance for the target vehicle to enter. Validation of the algorithm was conducted with actual autonomous test vehicles.
최근 차량과 모든 사물을 연결하는 V2X(Vehicle to Everything) 기술의 진화가 빨라지고 있다. 특히 이동통신망을 활용한 C-V2X(Cellular V2X) 기술과 이와 결합된 서비스가 빠르게 발전하고 있는 추세를 확인할 수 있다. 하지만 우리나라는 교통사고 부상자 긴급 구난(e-Call, emergency Call) 서비스 분야에서 발전한 통신 기술에 비해 상대적으로 미흡하다고 볼 수 있으며, 사고 후 골든아워 내 구조차량의 도착비율도 현저히 낮고, 보행자 사고 비율도 높은 편이다. 따라서 본 논문은 C-V2X 통신과 안드로이드 운영체제를 적용한 통신 아키텍처를 설계하였고, 이를 기반으로 한 V2N(Vehicle to Nomadic Device) 통신을 이용하여 기존 e-Call 서비스의 개선 방안을 제시하였다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
자율주행 차량은 ICT 기술의 도움으로, 운전자의 개입 없이 운행되는 차량을 의미하며 스마트 차량의 한 종류이다. 차량 안전 통신 기술(V2X)이 적용된 차량은 다양한 센서 혹은 타 차량/인프라에서 감지된 정보를 이용하여 운전자의 잠재적 위험 상황을 스마트 차량 스스로가 확실하고 빠르게 예측하도록 하여 보다 안정한 자율주행이 가능하도록 하는데 기여한다. 본 논문에서는 이러한 V2X 통신 기술 중 차량 대 차량 통신(V2V) 모사 통신 기술을 이용하여 자율주행 차량의 충돌 방지 활용 시나리오를 제시하고자 한다. V2V 모사 통신 기반 차량 충돌방지 시스템을 구현하였고 이를 이용하여 제시한 충돌 방지 활용 시나리오를 시연하였다. 제시된 충돌 방지 활용 시나리오는 현재에도 개발/적용을 위해 노력 중인 V2V 통신 기술의 하나의 응용 사례로 고려될 수 있을 것이다.
This paper presents a proactive longitudinal motion planning algorithm for improving the safety of an automated bus. Since the field of view (FOV) of the autonomous vehicle was limited depending on onboard sensors' performance and surrounding environments, it was necessary to implement vehicle-to-vehicle (V2V) communication for overcoming the limitation. After a virtual V2V-equipped target was constructed considering information obtained from V2V communication, the reference motion of the ego vehicle was determined by considering the state of both the V2V-equipped target and the sensor-detected target. Model predictive control (MPC) was implemented to calculate the optimal motion considering the reference motion and the chance constraint, which was deduced from manual driving data. The improvement in driving safety was confirmed through vehicle tests along actual urban roads.
V2X를 탑재한 소형 전기운송차는 기존 자동차의 운전시스템에 더 많은 정보와 기능을 제공할 수 있다. V2X 기술의 주요 요소는 V2V(자동차 대 자동차), V2N(자동차 대 네트워크), V2I(자동차 대 인프라) 등이 있다. 본 연구는 외부장비와 연계되는 VI형 E-PTO를 설계하고 구현하는 것으로 E-PTO는 DC/DC 변환기, DC/AC 변환기, 배터리 양방향 충전시스템 등으로 구성된다. 또한 구동을 위한 기기와 제어시스템을 구현하였다. 기동/정지 및 정상상태 운전 통한 VI형 E-PTO 구성부품에 대한 시험결과는 100ms 이내 회복시간과 순간 전압변동율 10%의 허용 가능한 요건을 충족하였다.
네트워크(Vehicular Ad-hoc Networks; VANET) 기술은 텔레매틱스/지능형 교통시스템을 구축하여 실시간 정보를 수집 및 공유하여 교통 체증 완화, 교통사고 예방뿐만 아니라, 차량 안에서 인포테인먼트(Infotainment) 서비스를 제공한다. 요구하는 서비스 증가로, 고정된 프레임 안에서 한정된 자원을 사용하는 기존의 기술은 효율적인 차량통신 서비스에 한계가 있다. 따라서 주변 상황에 따라 유연한 동작의 프로토콜 설계와 정보를 효율적으로 인식, 예측, 분배, 공유를 할 수 있도록 적응적인 설계가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 RSU(Road Side Units) 기반의 V2I(Vehicle to Infrastructure) 구조와 차량간 통신 V2V(Vehicle to Vehicle) 구조를 상호 결합하여 차량 통신에 할당된 자원을 보다 효율적으로 관리, 사용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안된 V2I/V2V 협력 스케줄 메시지 전송을 통해 높은 자원 이용률을 달성할 수 있음을 보였고, 제어정보를 넓은 범위로의 신속한 전송을 위한 최적 전송 기회 시간과 2차 릴레이 차량 전송 확률 값을 도출하였다.
최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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