$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

자율주행 자동차 임시운행 허가를 위한 안전 성능 평가 시나리오
Safety Performance Evaluation Scenarios for Extraordinary Service Permission of Autonomous Vehicle 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.24 no.5, 2016년, pp.495 - 503  

채흥석 (서울대학교 기계항공공학부) ,  정용환 (서울대학교 기계항공공학부) ,  이경수 (서울대학교 기계항공공학부) ,  최인성 (교통안전공단 자동차안전연구원 자율주행연구팀) ,  민경찬 (교통안전공단 자동차안전연구원 자율주행연구팀)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Regulation for the testing and operation of autonomous vehicles on public roadways has been recently developed all over the world. For example, the licensing standards and the evaluation technology for autonomous vehicles have been proposed in California, Nevada and EU. But specific safety evaluatio...

주제어

#자율주행 자동차   #평가 시나리오   #임시운행 허가   #안전성 평가항목  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 자차선 단독주행은 종방향 제어와 횡방향 제어가 통합적으로 이뤄지는지 평가하는 시나리오이다. Fig. 3과 같이 직선-곡선 변화도로에서 곡선로 진입, 탈출 시에 차량이 차선을 잘 유지하는지 평가한다. 곡선로 진입과 탈출 시 초기 위치는 상용화 단계 센서의 성능을 고려해서 각각 80 m 후방으로 정하였다.
  • 2) 현재 제정된 자율주행 자동차 임시운행 허가 규정에 근거해서 자율주행 자동차 운행기준을 제안하였다. 또한 자동차 전용도로에서의 자율주행 자동차 임시운행 허가 평가를 위한 시나리오를 제안하였다.
  • 본 논문은 자율주행 자동차의 임시운행 허가를 위한 안전성 평가 시나리오와 평가 항목을 제시하려고 한다. 자율주행 자동차가 자동차 전용 도로에서 안전하게 운행하기 위한 최소한의 요건을 확인하는 시나리오를 제안한다.
  • 본 알고리즘은 전방향 주변 차량의 현재 상태로부터 미래의 잠재적인 거동을 예측한다. 예측된 정보를 바탕으로 차선 유지/차선 변경 모드를 결정한다.
  • 8초 이전에 2개 이상의 경고를 제공, 충돌시점에서 10 km/h 이상의 속도감소, TTC 3초 이전에 긴급제동이 발생하지 않을 것. 이 조건들의 만족여부를 평가한다.
  • 본 논문은 자율주행 자동차의 임시운행 허가를 위한 안전성 평가 시나리오와 평가 항목을 제시하려고 한다. 자율주행 자동차가 자동차 전용 도로에서 안전하게 운행하기 위한 최소한의 요건을 확인하는 시나리오를 제안한다. 또 각 시나리오에서 평가해야 할 요구 사항을 구체적으로 제시하여 현실적인 안전 성능 평가방안을 구성하였다.

가설 설정

  • 시나리오의 위험성을 더하기 위해 시뮬레이션 반복 결과, 권장 차간 거리의 80 % 가 위험성과 실험 가능성을 확보하는 거리로 판단하였다. 따라서 옆차선 차량의 Cut-in 진입거리는 권장 차간 거리의 80 %인 41.6 m로 정하였다. Cut-in 속도(선행 차량 차선 변경)는 위험성을 더하기 위해 빠른 Cut-in 속도인 2초로 정하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
캘리포니아 주의 자율주행 자동차 임시운행 허가 기준은 어떤 단계로 구성되어 있는가? 2012년 9월에 개정된 캘리포니아 주의 자율주행 자동차 임시운행 허가 기준은 운전자와 운행 중 발생하는 사고 대응에 관한 내용으로 이루어져 있다. 먼저 운전자는 자율주행 자동차의 한계를 명확히 인식하고 차량 제어 권한을 전달 받을 수 있어야 한다. 이를 위해 주에서 마련한 훈련 프로그램을 받아야 한다. 운행 중 발생한 사고는 캘리포니아 주 차량 관리부에 보고되어야 하고 사고자는 사고로 인해 발생한 인적, 물적 손실에 대해 보상해야 한다. 결론적으로 캘리포니아 주에서 임시운행 허가 요건은 개발했지만 자율주행 차량의 안전성 평가 방안이 구체적으로 제시되지 않았다는 점은 개선이 필요하다.
ISO에서 규정하고 있는 ACC 성능 평가 구성은? ISO에서 규정하고 있는 ACC 성능 평가는 직선로 인지 거리 성능, 선행 차량 식별 성능, 그리고 곡선로 선행 차량 식별 성능으로 구성되어 있다. 직선로 인지 거리 성능 평가는 2초 이내에 인지 가능한 최대 거리를 평가한다.
직선로 인지 거리 성능 평가의 기준은? ISO에서 규정하고 있는 ACC 성능 평가는 직선로 인지 거리 성능, 선행 차량 식별 성능, 그리고 곡선로 선행 차량 식별 성능으로 구성되어 있다. 직선로 인지 거리 성능 평가는 2초 이내에 인지 가능한 최대 거리를 평가한다. 선행 차량 식별 성능 평가는 직선로에서 자차선과 옆차선에 존재하는 각각의 선행 차량의 인지여부를 평가한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. K. S. Yi, "Vehicle Dynamics Control Applications to Automobiles: Survey and Some New Trends," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.20, No.3, pp.298-312, 2014. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. K. Bengler, K. Dietmayer, B. Farber, M. Maurer, C. Stiller and H. Winner, "Three Decades of Driver Assistance Systems: Review and Future Perspectives," IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, Vol.6, No.4, pp.6-22, 2014. 

    상세보기

  3. P. Ioannou, Development and Experimental Evaluation of Autonomous Vehicles for Roadway/Vehicle Cooperative Driving, UCB-ITSPRR-98-9, 1998. 

  4. Adopted Regulations for Testing of Autonomous Vehicles by Manufacturers, California Department of Motor Vehicles, 2014. 

  5. Autonomous Vehicle Testing License, Nevada Department of Motor Vehicles, 2013. 

  6. F. Fahrenkrog, Evaluation of Automated Driving Functions, ITS Europe, 2014. 

  7. ISO 15622 Intelligent Transport Systems - Adaptive Cruise Systems - Performance Requirements and Test Procedures, ISO, 2010. 

  8. Euro NCAP AEB Test Protocol, Euro NCAP, 2013. 

  9. ISO 11270 Intelligent Transport Systems - Lane Keeping Assistance Systems - Performance Requirements and Test Procedures, ISO, 2014. 

  10. Y. H. Jeong, An Evaluation Scenario of Safety Performance for Extraordinary Service Permission of Autonomous Vehicle, KASA Spring Conference Proceedings, p.44, 2015. 

  11. J. H. Bak, K. H. Lee and C. H. Lee, "Synchronous Interfusion of the Compensatory Filters Based on Multi-rate Sensors for the Control of the Autonomous Vehicle," Transactions of KSAE, Vol.22, No.3, pp.220-227, 2014. 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. P. Ioannou and M. Stefanovic, Evaluation of the ACC Vehicles in Mixed Traffic: Lane Change Effects and Sensitivity Analysis, UCBITS-PRR-2003-3, 2003. 

  13. H. G. Kim, K. S. Oh and K. S. Yi, "Development of Speed Control Algorithm for Autonomous Vehicle," KSAE Spring Conference Proceedings, pp.709-714, 2012. 

  14. D. W. Kim and K. S. Yi, "Design of a Path for Collision Avoidance and Path Tracking Scheme for Autonomous Vehicles," KSAE Spring Conference Proceedings, pp.1268-1277, 2010. 

  15. J. Schindler, Autonomous Traffic-jam Clearance Using a Frugal Adaptive Cruise Control Strategy, Conference on Agent-Based Modeling in Transportation Planning and Operations, 2013. 

  16. J. Y. Lee, Robust Model Predictive Control based Automated Driving Control Algorithm for Improvement of Safety and Ride Comfort, Ph. D. Dissertation, Seoul National University, Seoul, 2015. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로