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[국내논문] 무인자동차의 안정성 기반 자율주행 알고리즘 및 3차원 그래픽 시뮬레이션 연구
A Study on algorithm for autonomous navigation of unmanned ground vehicle and its 3D graphical simulation 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.14 no.4, 2010년, pp.324 - 331  

조영완 (서경대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 주행 안정성 기반 자율주행 알고리즘 및 이의 검증을 위한 3차원 그래픽 환경 시뮬레이션 모델을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 알고리즘은 자율주행 차량과 인접 차량과의 차량대차량(V2V) 통신을 이용하여 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌 가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 차로를 선택하고 주행 궤적을 생성하여 추종토록 하는 자율주행 알고리즘이다.
  • 그래픽 기반 시뮬레이션은 무인자동차의 자율 주행 환경으로서 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 구현된 도로 및 주변 주행 차량의 가상현실 모델에서 자율 주행 차량의 동역학적 행태를 시각적으로 시뮬레이션 하는 것이다. 본 논문에서는 자율주행 알고리즘의 제안이 주요 목적이므로 차량의 동역학 모델로 단순화된 후륜 구동 차량의 기구학 모델을 사용하고 다차로 다차량 환경에서 인접 차량들의 주행 궤적을 생성하여 가상의 교통 환경을 구축하여 자율주행 차량의 시간에 따른 주행 궤적, 인접 차량과의 거리, 인접 차량과의 충돌예측시간, 위치를 확인함으로써 제안하는 자율주행 알고리즘의 안정성을 검증하고자 한다.
  • 본 알고리즘에서 사용하는 인접 차량의 정보들은 V2V 통신[1]과 GPS 시스템의 성능을 근거로 정확한 데이터를 획득할 수 있다고 가정하였다. 본 논문에서 제안하는 자율 주행 알고리즘은 다 차로, 다차량 주행 환경에서 자율 주행 차량이 인접한 주행 차량과 추돌 없이 주행할 수 있도록 안전한 주로를 선택하여 주행하도록 하는 것이 목적이므로 자율 주행 차량이 인접한 주행 차량과 추돌을 회피하기 위해서는 추돌의 가능성을 평가할 수 있는 지표가 필요한데 이를 위해 본 논문에서는 전후방 차량과 최악의 경우에 추돌할 경우 추돌까지 경과하는 시간을 그 지표로 삼았다.
  • 본 논문에서 제안하는 자율 주행 알고리즘은 추돌 및 충돌의 측면에서 안전한 최적의 경로 선택하고 선택된 경로에 대한 궤적 추종 제어에 바탕을 두고 있으므로 자율 주행 차량의 궤적 추종 제어에 대해 논하기로 한다. 자율 주행 차량의 궤적 제어기를 설계하기 위한 기구학 모델로서 본 논문에서는 단순화된 후륜 구동 차량의 모델을 사용한다.
  • 다양한 주행 환경에서의 자율 주행 성능을 확인하기 위하여 자율주행 차량이 가속하여 주행하는 중에 전방에 차량이 끼어드는 상황에서 자율주행 차량의 주행을 확인하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 7은 이상황에서 자율주행 차량의 주행 경로를 예측한 것이고 표 2는 시뮬레이션에서 사용된 주변 차량들의 초기 위치와 가속도, 차선을 나타낸다.
  • 본 논문에서는 다차로 다차량 주행환경에서 무인자동차가 인접 차량과의 추돌 또는 충돌 없이 안정적으로 주행하도록 하기 위하여 최적의 안정적 주행 주로를 선택하여 이를 바탕으로 주행 궤적을 생성하고 추종하게 함으로써 무인 자동차의 자율주행을 구현하는 알고리즘을 제시하였다. 제시하는 안정성 기반 자율 주행 알고리즘은 자율 주행 차량이 인접하는 차량과 최악의 경우 추돌 또는 충돌할 수 있는 여유 시간을 기반으로 하고 있는데 이를 위해서 필요한 인접 차량의 위치, 속도, 가속도 정보는 차량대차량(V2V) 통신을 바탕으로 신뢰할 수 있는 데이터를 획득할 수 있다고 가정하였다.

가설 설정

  • 본 논문에서 제시하고자 하는 자율주행 알고리즘은 인접차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 이용하여 자율주행차량과의 충돌 가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종하도록 함으로써 자율주행이 이루어지게 한다. 본 알고리즘에서 사용하는 인접 차량의 정보들은 V2V 통신[1]과 GPS 시스템의 성능을 근거로 정확한 데이터를 획득할 수 있다고 가정하였다. 본 논문에서 제안하는 자율 주행 알고리즘은 다 차로, 다차량 주행 환경에서 자율 주행 차량이 인접한 주행 차량과 추돌 없이 주행할 수 있도록 안전한 주로를 선택하여 주행하도록 하는 것이 목적이므로 자율 주행 차량이 인접한 주행 차량과 추돌을 회피하기 위해서는 추돌의 가능성을 평가할 수 있는 지표가 필요한데 이를 위해 본 논문에서는 전후방 차량과 최악의 경우에 추돌할 경우 추돌까지 경과하는 시간을 그 지표로 삼았다.
  • 본 논문에서는 다차로 다차량 주행환경에서 무인자동차가 인접 차량과의 추돌 또는 충돌 없이 안정적으로 주행하도록 하기 위하여 최적의 안정적 주행 주로를 선택하여 이를 바탕으로 주행 궤적을 생성하고 추종하게 함으로써 무인 자동차의 자율주행을 구현하는 알고리즘을 제시하였다. 제시하는 안정성 기반 자율 주행 알고리즘은 자율 주행 차량이 인접하는 차량과 최악의 경우 추돌 또는 충돌할 수 있는 여유 시간을 기반으로 하고 있는데 이를 위해서 필요한 인접 차량의 위치, 속도, 가속도 정보는 차량대차량(V2V) 통신을 바탕으로 신뢰할 수 있는 데이터를 획득할 수 있다고 가정하였다. 또한 본 차량의 자율 주행 알고리즘의 효과적인 시뮬레이션을 위하여 3차원 그래픽 기반 시뮬레이션 환경을 제안하였으며 이를 통하여 제시된 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
무인자율주행 기술의 현황은? 최근 미 국방부 산하기관인 방위기술연구청(DARPA)이 개최한 DARPA Grand Challenge 대회에서 최첨단 장비가 장착된 무인 차량이 성공적인 자율 주행을 하는 등 무인차량의 자율주행 기술에 대한 연구는 상당히 많은 발전을 이루어 오고 있다.[7] 무인자율주행 기술은 상용화되기에는 현실적으로 아직 많은 과제가 남아있으나 기존의 연구 결과를 바탕으로 차선 유지 보조 시스템(Lane Keeping Support System)[4], 전자동주차시스템(SPAS)[3], 전방 충돌 방지 시스템 등 자동차의 운전자 안전 보조 장치로서 상용화되고 있는 단계에 이르고 있다. 차선유지 보조 시스템은 능동 조향 제어장치로써 운전자의 미숙함 및 부주의를 포함한 운전 중의 위험 요소를 실시간으로 검출하여 예상되는 교통사고를 사전에 경보 또는 회피하도록 하는 장치이다.
자율주행 알고리즘이란? 지능형교통시스템의 핵심요소기술의 한 분야인 도로와 차량간, 차량과 차량간 상호정보교환을 통한 자율주행 기술 및 인터페이스 기술의 연구를 통하여 자율주행기술에 대한 요구가 증가하고 있다.[6] 자율주행 알고리즘은 주변 정보를 정확하게 인지하여 안전한 주행 경로를 계획하고 추종을 함으로써 자율주행이 이루어지도록 하는 것으로 최근 퍼지이론, 유전자 알고리즘, 신경망 등의 기법을 이용한 연구가 다양하게 제시 되고 있다.[8][9][10]
자율주행 알고리즘은 무엇을 통해 인접 차량과 안전 거리를 유지하는지를 파악하는가? 그림 1은 충돌예측시간과 인접 차량 정보를 이용하여 제안한 안정성 기반 자율주행 알고리즘을 나타낸다. 자율주행 차량은 인접한 주변 차량의 위치, 속도, 차로 정보를 바탕으로 충돌 예측시간을 계산하여 인접 차량의 거리가 안전한 거리를 유지하는지를 판단하게 된다. 안전한 거리를 유지하지 못한 경우 충돌예측시간을 이용하여 최적의 안정 차로를 선택하도록 하고 안전한 거리를 유지한 경우에는 계산된 인접 주변 차량과의 충돌예측시간을 이용하여 현재 차로의 안정성을 판단하고 충돌 위험이 있는 경우 충돌예측시간을 통하여 최적의 안정 차로를 선택한다.
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참고문헌 (10)

  1. Jose Santa, Antonio F. Gomez-Skarmeta, Marc Sanchez-Artigas, "Architecture and evaluation of a unified V2V and V2I communication system based on cellular networks", Computer Communications, Volume31, pp.2850-2861,2008. 

  2. A.D.Luca, G.Oriolo, and C.Samson, "Feedback control of a nonholonimic car-like robot", Robot Motion Planning and Control (Editor, J.P.Laumond), Lecture Notes incontroland Information Science,Springer,1998. 

  3. K.Demirli, M.khoshnejad, "Autonomous parallel parking of a car-like mobile robot by a neuro-fuzzy sensor-based controller", Fuzzy Setsand Systems,2008. 

  4. C.Blaschke, F.Breyer, B.Farber, J.Freyer, R.Limbacher, "Driver distraction based lane-keeping assistance", Transportation Research Part F:Traffic Psychology and Behaviour, Volume12,pp.288-299,2009. 

  5. Mohammad Eghtesad, Dan S. Necsulescu, "Experimental study of the dynamic based feedback linearization of an autonomous wheeled ground vehicle", Roboticsand Autonomous Systems, Volume 47,pp.47-63,2004. 

  6. 배상훈, 안계형, 유정복, 권순철, 유경수, 김상구, 이기영, 최영규, 이진성, 박종헌, 최재수, 건설교통부, "지능형교통시스템(ITS)연구, 개발사업 I, 최종보고서요약", 건설교통부학술정보, 1998. 

  7. 남일진, 문희창, 김정하, "2005 DARPA Grand Challenge & Formula SAE 소개", 한국자동차공학회, 심포지움(전기,전자, ITS 부문), pp.51-55, 2005. 

  8. 정헌, 임춘환, 이상훈, "VFF와 신경망을 이용한 자율주행로봇의 조향 알고리즘 구현", 전자공학회논문지, 제 36권, T편 제1호, 1999. 

  9. 김정민, 허정민, 정승영, 김성신, "자율주행 장치를 위한 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획과 특징 맵 기반 SLAM", 한국지능시스템학회 논문지, 제 19권, 제 3호, pp. 381-387, 2009. 

  10. 서현재, 임영도, "퍼지 알고리즘을 이용한 자율주행 이동로봇의 설계에 관한 연구", 한국통신학회 논문지, 제 31권, 제 4B호, pp. 278-284, 2006. 4 

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