[논문]실도로에서의 ACC 기능에 대한 시뮬레이션과 실차시험 비교 평가

김봉주; 이선봉

doi:10.5762/kais.2020.21.1.457

실도로에서의 ACC 기능에 대한 시뮬레이션과 실차시험 비교 평가
Comparison of simulation and Actual Test for ACC Function on Real-Road 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.1, 2020년, pp.457 - 467

김봉주 (계명대학교 기계공학과) , 이선봉 (계명대학교 기계자동차공학부)

초록
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세계적으로 환경문제에 관한 우려가 급증하여, 세계 각국이 온실가스 연비 규제를 강화하고 있다. 연비향상을 위해 첨단 운전자 지원 시스템을 이용한 연구를 통하여, 운전자의 편의를 위해 다양한 첨단 운전자 지원 시스템을 개발하고 있다. 그중 ACC, LKAS, AEB 등의 시스템에 대한 연구가 활발하다. ACC의 목적은 차량의 종 방향 속도와 거리를 제어하고 운전자의 부하를 최소화하여 사고 예방과 방지에 유용한 시스템으로 평가되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 선행연구에서 제안한 국내도로 환경을 고려한 시나리오와 거리에 대한 함수로 안전성을 평가할 수 있는 수학적 방법을 활용한다. 또한, 제안한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행한 뒤, 이론수식을 활용한 이론 계산값, 시뮬레이션과 실도로 실차시험의 상대거리의 비교분석을 통하여 ACC의 기능적인 안전성을 검증하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 많은 회사들이 ACC의 개발 단계에서 시나리오, 수식, 시뮬레이션을 활용하여 안전성 평가방법으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Increasing environmental concerns have prompted countries around the world to tighten regulations on greenhouse gases and fuel efficiency. Research is being done using advanced driver assistance systems to improve fuel economy and for the convenience of drivers. Research on systems such as adaptive cruise control (ACC), LKAS, and AEB is active. The purpose of ACC is to control the longitudinal speed and distance of the vehicle and minimize the driver's load, which is considered useful for accident prevention. From this point of view, research has used a mathematical method of safety evaluation as a function of distances and scenarios while considering domestic road environments. A vehicle is tested with a simulation in a proposed scenario. The purpose of the analysis is to verify the functional safety of ACC by comparing the theoretical calculations using theoretical equations, the relative distances in the simulation, and an actual vehicle test. These methods are expected to enable many companies to use scenarios, formulas, and simulations as safety verification methods in the development of ACC.

주제어

표/그림 (34)

그림 Fig. 1. Detection range Scenario Thus, LV is Lead Vehicle, SV is Subject Vehicle
그림 Fig. 2. ACC Test Scenarios – Target Distinction Scenario
그림 Fig. 3. ACC Test Scenarios – Target Following Scenarios
표 Table 1. Scenario 1 condition
표 Table 2. Scenario 2 condition
표 Table 3. Scenario 3 condition
표 Table 4. Scenario 6 condition
그림 Fig. 4. ACC Test Scenarios – Additional Test Scenarios
표 Table 5. Scenario 8 condition
표 Table 6. Scenario 10 condition
표 Table 7. Scenario 11 condition
그림 Fig. 5. ACC Modeling in PreScan
그림 Fig. 6. PreScan results(Scenario 1)
그림 Fig. 7. PreScan results(Scenario 2)
그림 Fig. 8. PreScan results(Scenario 3)
그림 Fig. 9. PreScan results(Scenario 4)
표 Table 8. TIS Set Point
그림 Fig. 10. PreScan results(Scenario 5)
그림 Fig. 11. PreScan results(Scenario 6)
그림 Fig. 12. PreScan results(Scenario 7)
그림 Fig. 13. PreScan results(Scenario 8)
그림 Fig. 14. PreScan results(Scenario 9)
그림 Fig. 15. PreScan results(Scenario 10)
그림 Fig. 16. PreScan results(Scenario 11)
그림 Fig. 17. Test Vehicle(GENESIS G90)
그림 Fig. 18. Test actual road
그림 Fig. 19. Test measuring device
표 Table 9. Environmental condition
표 Table 10. Test measuring device spec.
그림 Fig. 20. Test results
그림 Fig. 21. Test results(Stop&Go)
표 Table 11. Test results(relative distance)
표 Table 12. Relative distance by scenario
표 Table 13. Error factor by scenario

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 실도로 환경에서 시험평가 방법에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ACC 시스템의 실도로 환경에서 안전성 평가의 능동적인 대응을 위하여, 이전연구에서 제안한 국내도로 환경 기준을 부합하는 시험평가시나리오와 이론적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 활용하여, 시뮬레이션의 결과와 실도로에서의 실차시험 결과를 비교 분석하여 ACC 안전성 평가방법을 검증하고자 한다.

가설 설정

① 차량전단 ∼ d0(minimum relative distance) 구간은 감지를 요구되지 않는 구간이다.
실도로 실차시험을 실시하기 위해 아래의 선행 조건을 본 연구에서도 동일하게 가정하고 적용하였다.

제안 방법

1) 선행연구에서 국내환경에 맞추어 목표물 식별, 목표물 추종제어, STOP&GO, 곡선 선회 능력 평가를 상대거리에 대한 함수의 수식으로 제안하였다.
2) 시뮬레이션은 ADAS 및 ITS에 사용되는 도구인PreScan을 활용하여 ACC의 기능을 모델링하고,제안된 시나리오를 구성하고 시뮬레이션 하였다.
본 연구에서는 ACC 안전성 평가방법을 검증하기 위하여, 선행연구의 시험 시나리오와 평가 이론수식을 활용하였다. 그리고 시험 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행하였다. 향후 악조건에 대한 안전성 검증이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 ACC 안전성 평가방법을 검증하기 위해, 선행연구에서 제안한 시험 시나리오와 목표 상대거리에 대한 평가 수식을 활용하였다. 그리고 시험 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실차시험을 진행하였으며, 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
PreScan에서 제공하는 자동차 모델 중 아우디(Audi) A8차량에 TIS(Technology Independence Sensor,이하 TIS) 2개를 활용하여 레이더의 감지 범위인LRR(Long Range Radar, 이하 LRR), SRR(Short Range Radar, 이하 SRR)를 적용하였고, 특성은 Table 8에 나타내었다. 그리고, Matlab/Simulink에서 제공하는 ACC 알고리즘과 TIS 센서를 연결하여 ACC 기능을 Fig. 5와 같이 모델링하였다.
시뮬레이션 시나리오는 목표물 감지, 추종, Stop&Go,곡선로 등 2.2절의 시나리오를 PreScan으로 구현하였다[12].
시험은 목표물 식별, 추종, 곡선로에 관하여 복합적으로 진행되었다. Fig.
실차시험은 대구광역시 달성군 구지면의 대구국가산업단지 내의 일반도로와 대구 테크노폴리스 자동차전용도로에서 급하게 갑작스런 차선변경(Cut-in, Cut-out)이 많이 발생하는 교통량이 많고 복잡한 출퇴근 시간(17:00~19:00)에 진행하였으며, 객관적인 시험결과를 취득하기 위해 동일한 운전자가 3회 반복시험 하였다.
실차시험의 ACC의 설정속도는 자동차전용도로의 제한속도인 80km/h로 진행하였으며, 거리 범위조절은 최솟값으로 시험을 하였고, 시험 결과 값의 취득을 위하여 DGPS(Differential Global Positioning System, 이하 DGPS)와 DAQ(Data AcQuisition, 이하 DAQ) 등의 장비를 시험차량에 장착하였고, Fig. 19에 나타내고,Table 10에 사양을 정리하였다.

대상 데이터

3) 실차시험은 대구광역시 달성군 구지면의 대구국가산업단지 일반도로와 테크노폴리스 자동차전용도로에서 가장 차량이 많은 출퇴근시간대에 진행하여 실제 차량의 응답민감도 등을 평가하였으며 차량 동역학적인 부분을 일정하게 하기 위해 동일한운전자와 장비로 3회 시험하고, 시험차량은 제네시스 G90을 이용하였다.
PreScan에서 제공하는 자동차 모델 중 아우디(Audi) A8차량에 TIS(Technology Independence Sensor,이하 TIS) 2개를 활용하여 레이더의 감지 범위인LRR(Long Range Radar, 이하 LRR), SRR(Short Range Radar, 이하 SRR)를 적용하였고, 특성은 Table 8에 나타내었다. 그리고, Matlab/Simulink에서 제공하는 ACC 알고리즘과 TIS 센서를 연결하여 ACC 기능을 Fig.
본 연구의 실차 시험은 실도로 시험을 기반으로 ACC의 기능적인 안전성 검증을 위하여 실시하였고, 시험에 사용된 차량은 제네시스 G90을 활용하였다.

이론/모형

본 논문에서는 ACC 안전성 평가방법을 검증하기 위해, 선행연구에서 제안한 시험 시나리오와 목표 상대거리에 대한 평가 수식을 활용하였다. 그리고 시험 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실차시험을 진행하였으며, 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
본 연구에서는 ACC 안전성 평가방법을 검증하기 위하여, 선행연구의 시험 시나리오와 평가 이론수식을 활용하였다. 그리고 시험 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행하였다.

성능/효과

4) 시나리오 별 시험결과는 이론 계산값 대비 시뮬레이션 오차는 1.85%~16.67%, 이론 계산값 대비 실차시험 오차는 0.92%~23.72%, 시뮬레이션 대비실차시험 오차는 0.38%~20.67%로 나타났다. 오차 발생의 주된 요인은 실체 차량의 교통량이 많은 퇴근시간에 자동차 전용도로와 일반도로에서 실차시험을 진행하는 과정에 선행차량의 속도와 급하게 끼어들거나 빠져나가는(Cut-in, Cut-out) 등의 변칙적 실제 상황에 대한 차량의 실제반응으로 판단된다.
시뮬레이션 대비 실차시험의 오차율 또한 시나리오 3에서 최소 0.38%, 시나리오 7에서 최대 20.67%로 나타났다. 이러한 오차는 가상환경의 특성상 센서에 오차가 존재하고 ACC의 안정화 과정을 포함하는 기능, 실도로의 실차시험에 따른 급하게 끼어드는 등의 요인과 실차시험의 실도로 환경에서의 변칙적 상태 발생으로 인해 오차가 발생하였다고 판단하였다.
실차시험 결과 값과 비교한 결과, 특히 시나리오 7에서 오차범위가 20%이상으로 다른 시나리오에 비해 큰 이유는 ACC의 레이더 범위조절을 최솟값으로 설정하였고, 급하게 끼어드는 Cut-in의 범위와 속도 조건을 시험 조건과 동일하게 하는 것이 실도로 특성으로 어려웠고 실제 도로에서의 변칙적 상태 발생에 의한 차량 응답 민감도 등으로 발생하였다고 판단하였다.
이론 계산값 대비 실차시험의 오차율은 시나리오 1에서 최소 0.92%, 시나리오 7에서 최대 23.72%로 나타났다. 동일한 운전자와 장비를 이용하였음에도 오차가 발생한 요인은 퇴근시간의 실제 자동차 전용도로와 일반도로에서 실차시험을 진행하여 급하게 끼어들거나 빠져나가는 등의 변칙적 상태가 발생하여 이론적 시험조건처럼 안정화 시키는 것이 현실적으로 어려워서 발생한 것으로 판단하였다.

후속연구

그리고 시험 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행하였다. 향후 악조건에 대한 안전성 검증이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ACC의 목적은 무엇인가?	그 중 ACC의 목적은 자동차 종 방향 속도와 거리의 제어를 통해, 운전자의 운전부하를 최소화 시켜주는데 있으며,사고 예방과 방지에 유용한 시스템으로 평가되고 있다[10].
	첨단 운전자 지원 시스템 연구가 진행되는 이유는?	이에 환경문제를 개선하고, 연비향상을 얻기 위해 여러 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS : Advanced Driver Assistance Systems, 이하 ADAS)을 이용한 연구가 진행되고 있다[4-5]. 또한, ITS(Intelligent Transportation System, 이하 ITS)를 활용하여 ASV(Advanced Safety Vehicle, 이하ASV)관련 시스템과 표준화 개발을 진행하고 있고, ITS를 응용한 시스템 시장이 확대되어 ISO(International Organization for Standardization)/TC204에서는 각종 시스템의 국제표준을 제정하고 있다[6].
	시뮬레이션 대비 실차시험의 오차율이 발생한 이유는?	67%로 나타났다. 이러한 오차는 가상환경의 특성상 센서에 오차가 존재하고 ACC의 안정화 과정을 포함하는 기능, 실도로의 실차시험에 따른 급하게 끼어드는 등의 요인과 실차시험의 실도로 환경에서의 변칙적 상태 발생으로 인해 오차가 발생하였다고 판단하였다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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