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.
Simulation-based virtual testing is known to be a major requirement for verifying the safety of autonomous driving functions. However, in the simulation environment, there is a difficulty in that all driving environments related to the autonomous driving system must be realistically modeled. In particular, C-ITS (Cooperative-Intelligent Transport Systems) is essential for urban autonomous driving of Lv.4, but the approach to modeling for C-ITS service in the MILS (Model in the Loop Simulation) environment is not yet clear. Therefore, this paper aims to deal with V2X (Vehicle to Everything) modeling methods to effectively apply C-ITS-based autonomous cooperative driving services in the MILS environment. First, major C-ITS services and use cases for autonomous cooperative driving are analyzed, and a modeling method of V2X signals for C-ITS service simulation is proposed. Based on the modeled V2X messages, the validity of the proposed approach is reviewed through simulations on the C-ITS service use case.
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.
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.
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.
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.
Last year, the Autonomous Vehicle Act was enacted to respond to deployment of autonomous vehicles. But the Act stipulates the operation of autonomous vehicle pilot zones, In addition, in order to analyze autonomous vehicle accidents and establish a reasonable damage compensation system, the Automobile Damage Compensation Guarantee Act was revised. But, It is necessary to seek plans for institutional development such as detailed concepts of self-driving cars and driving, a security certification system for securing safety of autonomous cooperative driving, and enhancement of the effectiveness of special cases related to personal information processing. I would like to seek ways to improve the legal system to respond reasonably to the deployment of autonomous vehicles.
In the field of on-road motor vehicles, the level for autonomous driving technology is defined according to J3016, proposed by Society of Automotive Engineers (SAE) International. However, in the field of agricultural machinery, different standards are applied by country and manufacturer, without a standardized classification for autonomous driving technology which makes it difficult to clearly define and accurately evaluate the autonomous driving technology, for agricultural machinery. In this study, a method to classify the autonomy levels for autonomous agricultural machinery (ALAAM) is proposed by modifying the SAE International J3016 to better characterize various agricultural operations such as tillage, spraying and harvesting. The ALAAM was classified into 6 levels from 0 (manual) to 5 (full automation) depending on the status of operator and autonomous system interventions for each item related to the automation of agricultural tasks such as straight-curve path driving, path-implement operation, operation-environmental awareness, error response, and task area planning. The core of the ALAAM classification is based on the relative roles between the operator and autonomous system for the automation of agricultural machines. The proposed ALAAM is expected to promote the establishment of a standard to classify the autonomous driving levels of self-propelled agricultural machinery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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