초록 ▼

연구개발 목표
자율주행차와 일반차량 통합신호운영을 위한 AI기반 통합 신호운영시스템 개발 및 평가

연구개발 내용
차량 및 보행자검지 시스템 구축 및 확장이 제한되어 있는 정책 방향에 따라 자율주행차량과 커넥티드카에서 수집하고 있는 차량 및 주변상황정보는 교차로 신호운영에 매우 효과적인 수집원으로 활용이 가능하며, 향후 자율차량의 비중이 높아질수록 이동형검지기로서 자율주행차량이 수집하는 정보의 가치가 매우 높아질 것으로 판단되는 바. 자율주행차량과 일반 차량이 혼재되는 도로환경을 고려한 자율주행지원 AI기반 통

연구개발 목표
자율주행차와 일반차량 통합신호운영을 위한 AI기반 통합 신호운영시스템 개발 및 평가

연구개발 내용
차량 및 보행자검지 시스템 구축 및 확장이 제한되어 있는 정책 방향에 따라 자율주행차량과 커넥티드카에서 수집하고 있는 차량 및 주변상황정보는 교차로 신호운영에 매우 효과적인 수집원으로 활용이 가능하며, 향후 자율차량의 비중이 높아질수록 이동형검지기로서 자율주행차량이 수집하는 정보의 가치가 매우 높아질 것으로 판단되는 바. 자율주행차량과 일반 차량이 혼재되는 도로환경을 고려한 자율주행지원 AI기반 통합 신호운영 시스템을 개발함.
현장시스템은 자율주행시험차량에 각종 센서를 부착하여 수집한 정보를 1차 가공하고, 무선통신기반의 V2X 통신모듈을 통해 신호제어기로 전송하여 신호제어기의 가공 및 이력관리 모듈을 활용하여 단위교차로에 대한 신호운영 전략 수립이 가능함.
자율주행 신호운영센터에서는 수집된 자율주행차량의 정보와 통신사정보, 각종 연계정보를 취합하여 빅데이터형태의 DB를 구축하고 이를 활용하여 AI기반의 신호최적화 알고리즘을 개발하고 학습시킴으로써 Network수준의 교차로최적화 운영시스템을 개발함.
이렇게 개발된 현장시스템과 센터시스템을 하나로 통합하여 자율주행지원을 위한 통합 신호운영시스템을 구축하고 현장에 적용하기 전 시스템의 신뢰성과 정교함을 향상시키기 위하여 Microscopic-Simulation과 API연계하는 HILS 기반의 시뮬레이션 평가체계를 구축하여 시스템의 성능과 발생가능한 문제점 등을 보완함
시뮬레이션 평가를 마친 시스템은 TEST-BED를 구축하여 현장에서 실증평가를 수행하며, 평가결과를 바탕으로 시스템적인 보완과 함께 현실을 반영한 신호운영전략의 고도화를 진행하여 시스템의 완성도를 높임

연구개발성과
- 이동형검지기로서 자율차량의 활용도 검증
- 자율주행지원 신호제어기 개발
- 자율차량-제어기간 하이브리드형 통신모듈 개발
- 자율주행차량 정보를 기반한 빅데이터 및 AI기반 최적화 시스템 개발
- HILS기반 신호시뮬레이션 시스템 개발
- 현장 실증을 통한 시스템 보완 및 고도화 방법론 개발

활용계획 및 기대효과
- Network수준의 교차로 운영 지원 시스템으로 활용
- 교차로 혼잡 완화와 교차로 이용자들의 안전성 향상
- 자율차-일반차 혼재환경의 선제적 기술 확보로 표준화 지침 역할 기대

(출처 : 요약문 2p)

Abstract ▼

Purpose
Development and Evaluation of AI-based Integrated Traffic Signal System for Mixed Autonomous and Human-Operated Vehicles

Contents
In the environment of limited detecting system for vehicles and pedestrians, the sensing information from autonomous vehicles and connected cars can

Purpose
Development and Evaluation of AI-based Integrated Traffic Signal System for Mixed Autonomous and Human-Operated Vehicles

Contents
In the environment of limited detecting system for vehicles and pedestrians, the sensing information from autonomous vehicles and connected cars can be utilized as effective inputs for the operation of signalized intersection. The value of the information collected by the autonomous vehicle as a moving detector is expected to increase significantly. Therefore, it is important to developed AI-based integrated traffic signal system supporting the traffic of mixed autonomous and human-operated vehicles.
In the field system, the information collected from vehicle equipped various sensors is processed first, then transmitted to the signal controller through the V2X communication module based on the wireless communication, and the processing and history management module of the signal controller is used to operate a traffic signal strategies.
The traffic signal control center establishes big data DB consisting of the autonomous vehicle information, the communication company information, and ITS information. Through big data DB, AI-based signal optimization algorithm is developed and progressed to operated the optimum traffic signal strategy for network.
The integrated signal operating system with the field system and the center system is developed to operate the traffic of autonomous vehicles.
HILS-based evaluation system, which integrates the microscopic-simulation and API, improves the reliability and accuracy of the control system before implementing in the field.
The developed traffic signal control system with the completion of the simulation evaluation is tested in test-bed for the empirical evaluation.
Based on the evaluation results, the system is supplemented to improve the completeness of the system.

Development results
- Verify the level of utilization of autonomous vehicle as a moving sensor
- Develop traffic signal controller for autonomous vehicles
- Develop hybrid type communication module for autonomous vehicle-signal controller
- Develop Big Data and AI based optimization system using autonomous vehicle information
- Develop HILS based signal simulation system
- Develop a methodology for complementing and advancing the system through field demonstration

Expected Contribution
- Be used as a network-level traffic signal operation
- Reduce intersection congestion and improve safety of intersection
- Play a role as a standard guideline by securing the technology for handling road environment mixed of common car & automated cars in advance

(source : Summary 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 국문요약문 ... 2
• Summary ... 3
• Ⅰ. 실적 ... 4
• 1. 연구개발 목표 ... 4
• 2. 연구 범위 및 연구 수행 방법 ... 11
• 3. 연구개발 목표의 달성도 및 자체 평가 ... 17
• 4. 연구개발성과 ... 23
• 5. 연구비 집행 실적 ... 25
• 6. 중요 연구변경 사항 ... 35
• Ⅱ. 차년도 연구개발 계획 ... 36
• 1. 국내외 관련 분야의 환경 변화 ... 36
• 2. 연구개발 목표 및 내용 ... 37
• 3. 연구개발의 추진전략·방법 및 추진체계 ... 72
• 4. 연구개발성과의 활용방안 및 기대효과 ... 81
• 5. 연구기관 현황 ... 83
• 6. 연구비 집행 계획 ... 103
• 7. 보안등급의 분류 및 결정 사유 ... 126
• 8. 연구실 안전조치 이행계획 ... 127
• 9. 사업화 계획 ... 128
• 끝페이지 ... 133