초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

최근 도로의 효율성 증가 및 교통사고 감소라는 목표아래 도로자동화시스템 (Automated Highway System, AHS)의 실현 가능성을 제시하는 많은 실험 및 데모가 이루어졌다. 특히, 미국 DARPA 에서 주관한 Urban Challenge 대회에서는 전방 차량 추월, 유턴 및 교차로에서의 좌회전 등 다양한 운전 시나리오를 무인 자율주행 기술을 이용하여 구현하였다. 하지만 많은 고가의 센서가 차량에 장착되어야만 가능한 것이 현재 기술의 한계점이라 할 수 있다. 본 논문은 차량 전방에 레이더와 비전 카메라가 장착되어 있다는 가정 하에 운전 시나리오를 고속도로 주행으로 한정하여 ...

최근 도로의 효율성 증가 및 교통사고 감소라는 목표아래 도로자동화시스템 (Automated Highway System, AHS)의 실현 가능성을 제시하는 많은 실험 및 데모가 이루어졌다. 특히, 미국 DARPA 에서 주관한 Urban Challenge 대회에서는 전방 차량 추월, 유턴 및 교차로에서의 좌회전 등 다양한 운전 시나리오를 무인 자율주행 기술을 이용하여 구현하였다. 하지만 많은 고가의 센서가 차량에 장착되어야만 가능한 것이 현재 기술의 한계점이라 할 수 있다. 본 논문은 차량 전방에 레이더와 비전 카메라가 장착되어 있다는 가정 하에 운전 시나리오를 고속도로 주행으로 한정하여 자율주행 차량을 개발하여 차량 시뮬레이션 프로그램인 CarSim 상으로 검증함으로써, 설계한 시스템의 실현 가능성을 보였다. 첫 번째로, 전체 시스템의 소프트웨어 아키텍처를 설계하였다. 즉, 자율주행을 위해 필요한 기능들을 그 역할에 따라 인식, 판단 및 계획, 제어로 나누어 설계하였으며 각 모듈 간의 입출력 값을 정의하였다. 두 번째로, 차선변경을 위한 판단 및 계획 알고리즘을 개발하였다. 즉, 자(自) 차량의 위치와 지도 정보를 바탕으로 상용 네비게이션과 같은 역할을 하는 항로 계획, 주변 교통상황 및 운전자의 의도를 고려하여 전방 주행과 차선변경 중 조작을 판단하는 조작 계획, 그리고 차선변경을 시도할 때 궤도 및 속도를 계획하는 모션 계획 알고리즘을 개발하여 차량 시뮬레이션 프로그램인 CarSim 상에 적용하였다. 끝으로, 차선변경을 하는데 있어 발생할 수 있는 충돌 예측 및 충돌 위험이 감지되었을 때 충돌 회피를 위한 조작 판단 및 회피 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 충돌 예측의 경우 기존의 자(自) 차량이 차선 변경을 실행할 시의 운동학(kinematic)을 고려하여 발생할 수 있는 위험을 미리 예측하는 Minimum Space Spacing (MSS) 기법을 바탕으로 본 연구에 맞게 변경하여 적용하였다. 이러한 충돌 예측은 조작 계획 내에서 전방 주행으로부터 차선변경으로의 조작 천이를 승인하는 역할을 한다. 다음으로 이와 같은 충돌 예측에서 예측하지 못한 돌발 상황 발생 시 이를 제동을 통해 회피할 지, 또는 조향을 통해 회피할 지를 판단하는 알고리즘 및 판단된 조작을 실행하는 알고리즘을 개발하여 CarSim을 통하여 검증하였다. 이와 같은 결과를 통해 고속도로 자율주행 차량을 위한 소프트웨어 플랫폼을 구축하였고 주변 교통상황을 바탕으로 한 자율적인 모션 계획 설계 및 돌발 위험 대처 알고리즘을 개발하여 도로자동화시스템의 구현의 밑바탕을 마련하였다.

주제어