스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous ...
Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous data such as obstacle, wild animal, disabled car, etc. To provide the situation information of the highway, it has been gathered traffic information using various sensors. However, this technique has problems such as the problems of various information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. Therefore, in order to provide safe driving information to driver by gathering dangerous condition, radar system is needed. In this paper, we used a developing 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) radar for gathering dangerous information and we verified performance of obstacle detecting and resolution through field test.
Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous data such as obstacle, wild animal, disabled car, etc. To provide the situation information of the highway, it has been gathered traffic information using various sensors. However, this technique has problems such as the problems of various information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. Therefore, in order to provide safe driving information to driver by gathering dangerous condition, radar system is needed. In this paper, we used a developing 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) radar for gathering dangerous information and we verified performance of obstacle detecting and resolution through field test.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 고속 주행하는 스마트하이웨이 도로에서 운전자의 안전성을 확보하기 위하여 사고위험요소를 탐지하여 전천후, 주야간으로 실시간으로 제공해주는 레이더 시스템의 기본 알고리즘을 정립하고, 실제 개발한 34.5GHz 장애물 탐지 레이더 시스템을 이용하여 도로와 유사한 환경의 활주로에서 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 이용하여 거리 데이터 및 거리 해상도 시험을 통해 개발한 레이더 시스템의 알고리즘 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 고속 주행하는 스마트하이웨이에서 전방의 장애물을 미리 레이더로 탐지하여 차량 운전자의 안전성을 확보하기 위하여 전천후, 주야간으로 도로 장애물을 제공해주는 레이더 시스템에 대해 연구하였다. 개발된 레이더의 성능을 평가하기 위하여 가장 이상적인 환경인 활주로에서 거리 데이터 및 거리 분해능 성능 시험을 수행하였다.
제안 방법
대해 연구하였다. 개발된 레이더의 성능을 평가하기 위하여 가장 이상적인 환경인 활주로에서 거리 데이터 및 거리 분해능 성능 시험을 수행하였다. 거리 탐지 성능 시험은 삼면 반사기를 100m이내 구간에서는 10m 단위로 100m - 400m 구간에서는 50m 단위로 데이터를 수집하여 분석한 결과 이론적인 값과 유사하게 나온 것을 시험을 통해 알 수 있었다.
거리 데이터 성능시험은 레이더의 기본 성능 시험으로 표적을 특정 거리에 설치 한 후 표적의 탐지 여부를 확인하고, 탐지된 표적의 거리를 확인한다. 시험은 활주로에서 진행하였으며, 리프트 높이는 8m 지점에서 데이터를 수집하였다.
또한 FFT 개수를 늘여 속도 해상도를 좋게 할 경우 그 신호처리 시간이 증가하는 것 또한 당연하다 할 수 있다. 따라서 장애물 탐지 레이더에서는 모든 표적이 거리 축과 주파수 축으로 값을 동시에 가지므로, 그림 7과 같이 MTI 필터링 이후 우선적으로 거리 축의 CFAR를 진행하여 표적이 탐지된 거리에 대한 신호만 주파수 축으로 CFAR를 진행한다.
분해능이라 한다. 본 레이더는 고도에 따라 최소 lm - 2m의 분해능을 보유하도록 설계 되었다. 분해능 성능을 시험하기 위하여 그림 19와 같이 특정 거리에 기준 삼각 반사기를 설치하고, 기준 삼각 반사기로부터 lm - 10m 까지 해상도 측정 CR(Comer Reflector) 을 설치하여 데이터를 수집하였다.
본 장에서는 표적을 탐지할 수 있는 신호처리기 구조 하에서 클러터성분을 제거하고 표적 정보를 얻을 수 있는 신호처리 알고리즘의 기본적인 구조를 제시한다. 수신되는 레이더 신호에는 각종 클러터와 표적 성분이 복합적으로 포함되어 있다.
수집된 고정표적 거리데이터는 펄스 압축과 IMTI 필터 처리 그리고 펄스 누적을 수행한 후, CFAR 검출기를 통해 표적 탐지 유무와 표적거리를 나타낸다. 그림 17은 고정 표적의 거리 데이터 성능 시험을 위한 IMTI 데이터 처리 순서를 나타낸다.
수행하였다. 시험 레이더의 사양은 표 2와 같고 거리에 따른 표적 탐지 성능과 해상도 성능을 시험하였다.
대상 데이터
거리 해상도 성능은 삼면 반사기 두개를 최소 lm 에서 최대 10m까지 이격 거리를 두고 설치하여 100m와 300m지점에서 데이터를 수집하였다. 100m와 300m지점 모두 lm, 2m 떨어진 거리에 있는 두 장애물 모두를 탐지하는 것을 알 수 있었다.
본 시험은 주변 장애물이 없는 활주로 환경에서 수행하였다. 시험 레이더의 사양은 표 2와 같고 거리에 따른 표적 탐지 성능과 해상도 성능을 시험하였다.
본 레이더는 고도에 따라 최소 lm - 2m의 분해능을 보유하도록 설계 되었다. 분해능 성능을 시험하기 위하여 그림 19와 같이 특정 거리에 기준 삼각 반사기를 설치하고, 기준 삼각 반사기로부터 lm - 10m 까지 해상도 측정 CR(Comer Reflector) 을 설치하여 데이터를 수집하였다.
수집 데이터는 30m - 100m까지는 약 10m 단위로 데이터를 수집하였고, 100m - 400m까지는 50m단위로 데이터를 수집하여 RCS값을 측정하였다. 측정한 RCS값은 표 3과 같고, dB값은 RCS값에 10을 곱한 log값이다.
거리를 확인한다. 시험은 활주로에서 진행하였으며, 리프트 높이는 8m 지점에서 데이터를 수집하였다. 그림 16은 레이더 거리 데이터 성능 시험의 개념도를 나타낸다.
데이터처리
5GHz 장애물 탐지 레이더 시스템을 이용하여 도로와 유사한 환경의 활주로에서 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 이용하여 거리 데이터 및 거리 해상도 시험을 통해 개발한 레이더 시스템의 알고리즘 성능을 검증하였다.
성능/효과
수집하였다. 100m와 300m지점 모두 lm, 2m 떨어진 거리에 있는 두 장애물 모두를 탐지하는 것을 알 수 있었다.
개발된 레이더의 성능을 평가하기 위하여 가장 이상적인 환경인 활주로에서 거리 데이터 및 거리 분해능 성능 시험을 수행하였다. 거리 탐지 성능 시험은 삼면 반사기를 100m이내 구간에서는 10m 단위로 100m - 400m 구간에서는 50m 단위로 데이터를 수집하여 분석한 결과 이론적인 값과 유사하게 나온 것을 시험을 통해 알 수 있었다. 이론적인 값과 약간의 오차가 발생한 것은 안테나 3dB패턴이 시뮬레이션 상과 실제 환경에서의 측정값의 차에 의한 오차이다.
서로 중복되어 구분이 되지 않던 신호가 펄스 압축으로 인하여 구분이 가능하며 출력 또한 T(성능 분석을 위하여 IV가 출력되도록 신호의 최대값 조정에 해당하던 출력 최대 값이 펄스 압축 후 펄스 압축률에 해당하는 만큼 증가(98)한 것을 확인할 수 있다. 아래 표는 그림 15를 수치화하여 나타내었다.
9%로 나타났다. 특히 사고 100건당 치사율을 조사한 결과 고속도로에서 인명피해가 가장 높은 것으로 나타났다. 기상 상태 별 교통사고 통계에서 100건당 사망자 수는 흐림, 안개, 버], 눈, 맑은 날 중 안개 낀 날이 가장 높았으며 낮보다는 야간시간에 사고빈도가 높은 것으로 조사되었다[3].
후속연구
본 논문에서 확보한 데이터는 실제 도로에 설치할 경우 기본데이터베이스로 활용할 수 있을 것이고, 크기 및 재질 종류에 따른 더 많은 성능 시험이 요구된다. 향후 개발한 레이더 시스템은 구축 중인 스마트하이웨이에서 널리 사용될 것이라 기대한다.
더 많은 성능 시험이 요구된다. 향후 개발한 레이더 시스템은 구축 중인 스마트하이웨이에서 널리 사용될 것이라 기대한다.
참고문헌 (8)
박재형, 정인철, 장서영, 한민홍, "스마트하이웨이 도로관제 레이더 시스템 구축방안", 2008년도 한국방송통신학회 추계종합학술발표대회 논문집, 9. 2008.
Shin-Bum Oh, Jae-kyun Lee and Poon-Yeon Jo, "Implementation of Road Control Radar Signal Processing in Smart Highway", 17th ITS World Congress Busan 2010, Ubiquitous Society with ITS, IS24, 09. 2010.
도로교통공단, "2009년판 교통사고 통계분석", 2009.
Y. Shinmoto, J. Takagi and K. Egawa, "Road Surface Recognition Sensor using an Optical Spatial Filter," Proc. Intelligent Transport System '95 YOKOHAMA, 1, pp. 468-473, 1995.
Kiyokazu TAKAGI, "A Road Surface Candition Sensing System Using Laser Radar and Fussy Inference," DENSO Tech Rev, VOL.6, NO.1, pp 49-53, 2001.
이상설, 강정수, 레이더 공학, 보성문화사, 2007.
Kiyokazu T AKAGI, "A Road Surface Candition Sensing System Using Laser Radar and Fussy Inference," DENSO Tech Rev, Vol.6, No.1, pp 49-53, 2001.
Ville V. Viikari and Mikko Kantanen, "A Road Candition Recognition Using 24-GHz Automotive Radar," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., Vol. 10, no. 4, pp 639-648, Dec. 2009.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.