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[국내논문] Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발을 위한 자율주행차량 위험 사례 분석: 인지 음영을 중심으로
Analysis of Autonomous Vehicles Risk Cases for Developing Level 4+ Autonomous Driving Test Scenarios: Focusing on Perceptual Blind

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.23 no.2, 2024년, pp.173 - 188  

오승민 (한국과학기술원 조천식모빌리티대학원) ,  최재희 (한국과학기술원 조천식모빌리티대학원) ,  장기태 (한국과학기술원 조천식모빌리티대학원) ,  윤진원 (한국과학기술원 기계기술연구소)

초록
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자율주행차량(AV)의 기술 발전으로 실도로 내 자율주행이 가능해졌지만, 주변 요소로 AV의 인지 범위 또는 능력이 제한되는 인지 음영으로 완전한 자율주행에 어려움이 있다. 오늘날 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오를 개발하기 위해서는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 인지 음영 상황을 파악하고 대비 전략을 구상하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 미국 캘리포니아 차량관리국(DMV)의 AV 사고 데이터를 통해 자율주행 모드 활성화 여부에 따라 AV와 일반차량의 사고 형태와 특성을 비교하고, AV 제어권 전환 데이터를 단계적으로 분류하여 인지 음영으로 인한 제어권 전환의 유형과 실제 사례를 도출하였다. 분석 결과, AV의 안전 운전 기동으로 일반 차량과 다른 사고 유형이 나타났으며, 3가지 유형의 인지 음영 사례를 파악하였다. 본 연구 결과는 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발의 중요한 기초자료가 될 것이며, 다양한 인지 음영이 고려된 테스트 시나리오를 통해 상황별 인지 음영을 해소하는 효율적인 전략을 마련할 수 있다. 이를 통해 실제 도로에서의 AV 주행 안전성을 효과적으로 평가하고 향상할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the advancement of autonomous vehicle (AV) technology, autonomous driving on real roads has become feasible. However, there are challenges in achieving complete autonomy due to perceptual blind areas, which occur when the AV's sensory range or capabilities are limited or impaired by surrounding...

Keyword

참고문헌 (27)

  1. ABC7 News, https://abc7news.com/cruise-autonomous-cars-gm-recall-sf-robotaxi-software-update/14026840/, 2023.12.19. 

  2. AstaZero, https://www.astazero.com/, 2023.12.19. 

  3. Boggs, A. M., Arvin, R. and Khattak, A. J.(2020), "Exploring the who, what, when, where, and why?of automated vehicle disengagements", Accident Analysis & Prevention, vol. 136, 105406. 

  4. CA DMV, https://www.dmv.ca.gov/portal/vehicle-industry-services/autonomous-vehicles/autonomous-vehicle-collision-reports/, 2023a.12.21. 

  5. CA DMV, https://www.dmv.ca.gov/portal/vehicle-industry-services/autonomous-vehicles/disengagement-reports/, 2023b.12.21. 

  6. CETRAN(2020), Scenario categories for the assessment of automated vehicles. 

  7. Chae, O., Kim, J., Jang, J., Yun, H. and Lee, S.(2022), "Development of risk-situation scenario for?autonomous vehicles on expressway using topic modeling", Journal of Advanced Transportation,?vol. 2022, 6880310. 

  8. Favaro, F. M., Nader, N., Eurich, S. O., Tripp, M. and Varadaraju, N.(2017), "Examining accident?reports involving autonomous vehicles in California", PLoS one, vol. 12, no. 9, e0184952. 

  9. Feng, J., Yu, S., Chen, G., Gong, W., Li, Q., Wang, J. and Zhan, H.(2020), "Disengagement causes?analysis of automated driving system", IEEE 2020 3rd World Conference on Mechanical?Engineering and Intelligent Manufacturing (WCMEIM), pp.36-39. 

  10. JARI, https://www.jari.or.jp/en/test-courses/jtown/, 2023.10.18. 

  11. Kim, C. and Kim, J.(2023a), "Investigating autonomous vehicle accidents at urban intersections based?on road geometry data", International Journal of Highway Engineering, vol. 25, no. 6, pp.255-263. 

  12. Kim, C. and Kim, J.(2023b), "A study on factors influencing the severity of autonomous vehicle?accidents: Combining accident data and transportation infrastructure information", The Journal?of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 22, no. 5, pp.200-215. 

  13. Kim, W. and Cho, J.(2023), "Analysis of California DMV's 2022 autonomous vehicle disengagement?report", Auto Journal, vol. 45, no. 4, pp.54-58. 

  14. Kim, Y., Park, S., Kim, I., Ko, H. and Cho, S.(2021), "Study on establishment of development strategy?for K-city based on analysis of domestic and overseas automated vehicle testbeds", The Journal?of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 20, no. 4, pp.28-46. 

  15. Ko, W., Park, S., Yun, J., Park, S. and Yun, I.(2022), "Development of a framework for generating?driving safety assessment scenarios for automated vehicles", Sensors, vol. 22, no. 16, 6031. 

  16. Lee, H., Kang, M., Song, J. and Hwang, K.(2023), "Development of autonomous vehicle traffic?accident scenarios in urban areas based on real-world accident data using association rule?mining", Journal of Korean Society of Transportation, vol. 41, no. 3, pp.375-393. 

  17. Liu, Q., Wang, X., Wu, X., Glaser, Y. and He, L.(2021), "Crash comparison of autonomous and?conventional vehicles using pre-crash scenario typology", Accident Analysis & Prevention, vol.?159, 106281. 

  18. Lv, C., Cao, D., Zhao, Y., Auger, D. J., Sullman, M., Wang, H., Dutka, L. M., Skrypchuk, L. and?Mouzakitis, A.(2017), "Analysis of autopilot disengagements occurring during autonomous?vehicle testing", IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 5, no. 1, pp.58-68. 

  19. National Highway Traffic Safety Administration(2016), Federal automated vehicles policy:?Accelerating the next revolution in roadway safety. 

  20. Park, S., Lee, H., So, J. and Yun, I.(2021), "Study of analysis for autonomous vehicle collision using?text embedding", The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 20,?no. 1, pp.160-173. 

  21. PEGASUS, https://www.pegasusprojekt.de/en/about-PEGASUS, 2023.10.18. 

  22. Petrovic, D., Mijailovic, R. and Pesic, D.(2020), "Traffic accidents with autonomous vehicles: Type?of collisions, manoeuvres and errors of conventional vehicles' drivers", Transportation Research?Procedia, vol. 45, pp.161-168. 

  23. Sinha, A., Vu, V., Chand, S., Wijayaratna, K. and Dixit, V.(2021), "A crash injury model involving?autonomous vehicle: Investigating of crash and disengagement reports", Sustainability, vol. 13,?no. 14, 7938. 

  24. So, J. J., Park, I., Wee, J., Park, S. and Yun, I.(2019), "Generating traffic safety test scenarios for?automated vehicles using a big data technique", KSCE(Korea Society of Civil Engineers)?Journal of Civil Engineering, vol. 23, pp.2702-2712. 

  25. UMICH, https://mcity.umich.edu/, 2023.10.18. 

  26. Wang, T. H., Manivasagam, S., Liang, M., Yang, B., Zeng, W. and Urtasun, R.(2020), "V2vnet:?Vehicle-to-vehicle communication for joint perception and prediction", Computer Vision-ECCV?2020: 16th European Conference, pp.605-621. 

  27. Washington Post, https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2023/tesla-autopilot-crash-analysis/, 2023.12.19. 

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