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도시 교통 시뮬레이션
Urban Mobility Simulation 원문보기

컴퓨터그래픽스학회논문지 = Journal of the Korea Computer Graphics Society, v.17 no.4, 2011년, pp.23 - 30  

김경아 (한국과학기술원) ,  김덕수 (한국과학기술원) ,  윤성의 (한국과학기술원)

초록
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본 논문에서는 시내 상황을 반영한 교통 시뮬레이션을 위한 띠(ribbon)형 도로 네트워크를 형성하고, 에너지 함수를 이용하여 대용량의 차량 객체들의 움직임을 사실적으로 재현하는 실시간 시뮬레이션 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 GIS (Geographic Information System)의 지도정보 혹은 임의 생성된 지도 모델을 이용하여 도로 네트워크 모델을 기존의 연구보다 적은 오차로 효율적으로 구성할 수 있다. 차량 객체들의 움직임을 사실적으로 재현하기 위하여, 본 논문은 새로운 객체-환경 상호작용 에너지 함수와 객체-객체 상호작용 에너지 함수를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상호작용 에너지와 효율적인 도로 네트워크 구성법으로 교차로 및 진입로 등과 같은 대부분의 교통 상황을 사실적으로 실시간 시뮬레이션 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose an intelligent ribbon road network for automatic vehicle simulation, and a real-time algorithm for large-scale, realistic traffic simulation based on artificial energy functions. Our method reconstructs a road network automatically from both GIS (Geographic Information System) real-world ...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문의 시뮬레이션 방법의 계산 속도를 측정하기 위하여 단순한 시나리오에서의 프레임당 소요시간을 측정하였다. 또한 시내교통 시나리오에서 현실적인 움직임을 보여주는지 확인하기 위하여 임의의 교차로 위에서의 시뮬레이션 결과를 관찰하였다.
  • 본 연구는 시내 교통상황을 간단한 규칙 조합만으로 구현할 수 있는 방법을 제안했다. 또한, GIS 정보를 이용하여 도로 모델을 구성하는 효율적인 방법을 제안했다.
  • 즉, 사용자가 원하는 대로 도로 네트워크를 구성하기 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 곡선도로가 주어진 점들을 지나도록 변형하여 기존 방법보다 정확도가 높은 도로 네트워크를 생성하는 방법을 제안한다.
  • 본 연구에서는 대규모 네트워크 내부의 객체 간 상호작용 함수와 각 객체의 경로를 상호작용 함수로 정의하는 방법을 제안한다.
  • 이와 달리 시내 교통 시뮬레이션은 복잡한 도로 네트워크를 정의해주어야 하고, 도로 네트워크와 시뮬레이션 모듈이 상호작용 해야 한다는 어려움이 있다. 본 연구에서는 시내 상황을 반영할 수 있는 도로 네트워크 구성 방법과 사실적인 교통 상황을 효율적으로 재현 할 수 있는 새로운 교통 시뮬레이션 기술을 제안한다.

가설 설정

  • /n)} 를 대상으로 한다. 모델링에서의 오류를 없애기 위하여 임의의 연속한 세 점이 일직선 위에 있지 않는다고 가정한다. 세 개 이상의 점이 한 직선 위에 있을 경우, 모든 내부 점들은 양 끝점으로 이루어진 선분에 포함되기 때문에, 일직선 위 인 연속한 세 점의 경우의 수를 없애도 모델링의 정확도는 떨어지지 않는다.
  • 직교좌표와의 관계는 방향벡터 방향으로 회전한 뒤 띠의 시작점으로 대칭이동한 행렬 幻로 정의된다. 이하 섹션에서는 차량이 매개변수화 된 구간좌표에서 움직이고 있음을 가정한다. 실제 차량객체의 직교좌표 위에서의 위치는 매 프레임마다 행렬 幻를 곱하여 보간한다.
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참고문헌 (8)

  1. Traffic Scheduling Simulation and Assignment for Area-Wide Evacuation. Chiu, Y. C. : Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems Conference(ITSC), 2004, Vols. 537-542. 

  2. maps.google.com. Googla Maps. [Online] 

  3. Ribbon Networks for Modeling Navigable Paths of Autonomous Agents in Virtual Environment. Peter Willemse, Joseph K. Kerney, Hongling Wang. : IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2006, Vols. 12, No. 3. 

  4. Transforming GIS data into Functional Road Models for Large-Scale Traffic Simulation. D. Wilkie, J. Sewall, M.C. Lin. : IEEE Transactions on Visualization and Computer Grahpics, 2010, Vols. 16, No. 5. 

  5. Continuum Traffic Simulation. J. Sewall, D. Wklkie, P. Merrell, M. C. Lin. s.l. : Eurographics, 2010, Vols. 29, No. 2. 

  6. Artificial Potential Functions for Highway Driving with Collision Avoidance. Michael T. Wolf, Joel W. Burdick. : IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2008. 

  7. Congested traffic states in empirical observations and microscopic simulations. M. Treiber, A. Hennecke, D. Helbing. s.l. : Physical Review E 62, 2000, Vol. 2. 

  8. Interactive Hybrid Simulation of Large-Scale Traffic. J. Sewall, D. Wilkie. s.l. : ACM SIGGRAPH conference proceedings, 2011. 

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