[논문]머신러닝/ADAS 정보 활용 충돌안전 제어로직 개발

박형욱; 송수성; 신장호; 한광철; 최세경; 하헌석; 윤성로

doi:10.22680/kasa2022.14.3.060

머신러닝/ADAS 정보 활용 충돌안전 제어로직 개발
Development of Collision Safety Control Logic using ADAS information and Machine Learning 원문보기

자동차안전학회지 = Journal of Auto-Vehicle Safety Association, v.14 no.3, 2022년, pp.60 - 64

박형욱 (현대자동차) , 송수성 (현대자동차) , 신장호 (현대자동차) , 한광철 (현대자동차) , 최세경 (현대자동차) , 하헌석 (서울대학교 전기정보공학부) , 윤성로 (서울대학교 전기정보공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In the automotive industry, the development of automobiles to meet safety requirements is becoming increasingly complex. This is because quality evaluation agencies in each country are continually strengthening new safety standards for vehicles. Among these various requirements, collision safety must be satisfied by controlling airbags, seat belts, etc., and can be defined as post-crash safety. Apart from this safety system, the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) use advanced detection sensors, GPS, communication, and video equipment to detect the hazard and notify driver before the collision. However, research to improve passenger safety in case of an accident by using the sensor of active safety represented by ADAS in the existing passive safety is limited to the level that utilizes the sudden braking level of the FCA (Forward Collision-avoidance Assist) system. Therefore, this study aims to develop logic that can improve passenger protection in case of an accident by using ADAS information and driving information secured before a collision. The proposed logic was constructed based on LSTM deep learning techniques and trained using crash test data.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Conventional Collision Safety Control Logic
그림 Fig. 2 New Collision Safety Control Logic
그림 Fig. 3 Development of Active/Passive Integrated Safety Control Logic
그림 Fig. 4 Obtaining pre-crash ADAS/Driving data
그림 Fig. 5 Equivalent collision mode labeling of Car-to-Car collision
표 Table 1 Input (Feature Candidate)/Output of Equivalent Crash Modes
표 Table 2 Equivalent Crash Mode of Car-to-Car Collision (excerpts)
그림 Fig. 6 Supervised Deep Learning of Active/Passive Integrated Safety Control Logic
그림 Fig. 7 (a) Long short term memory (LSTM) structure (b) Detailed structure of feedback connection
그림 Fig. 8 (a) Proposed Artificial Neural Network diagram (b) Detailed structure

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