초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 “Open Set 분류 알고리즘을 이용한 Data-Driven 기반 최적화된 자율주행 기술”에 대해 연구한다. 딥러닝 학습 알고리즘으로 개발된 분류방법의 문제점은 학습되지 않은 데이터가 입력되었을 때 Label된 Class 중 하나를 선택하는 것이다. 그리고 판단 경계에서 모호한 불확실성이 존재하는 문제점을 가지고 있다. 또한 자율주행 자동차에 적용된 대부분의 Model Predictive Control(MPC)는 Linear Time Invariant(LTI) System에 제한적으로 적용하였기 때

□ 연구개요
본 연구에서는 “Open Set 분류 알고리즘을 이용한 Data-Driven 기반 최적화된 자율주행 기술”에 대해 연구한다. 딥러닝 학습 알고리즘으로 개발된 분류방법의 문제점은 학습되지 않은 데이터가 입력되었을 때 Label된 Class 중 하나를 선택하는 것이다. 그리고 판단 경계에서 모호한 불확실성이 존재하는 문제점을 가지고 있다. 또한 자율주행 자동차에 적용된 대부분의 Model Predictive Control(MPC)는 Linear Time Invariant(LTI) System에 제한적으로 적용하였기 때문에 차량의 속도, 노면과 타이어간의 관계, 도로 곡률 등 주행환경 등을 충분히 반영하기에 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하는 “Data-Driven & Open Set 기반 Perception, 그 결과를 활용한 Decision & Planning 그리고 Data-Driven 기반 최적제어기를 개발”하고, 개발된 제어 알고리즘을 자율주행 자동차에 적용한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
Radar Data-Driven 기반 Object & Path Estimation 기술 개발을 목표로, 가중 보간법을 적용한 레이더 정확도 모델링에 의한 데이터 기반 차량 추정 연구, Radar Data-Driven 기반 Object Estimation 연구, 레이더를 이용한 GPS 연결이 끊어진 차량의 위치 파악 연구 성과를 이끌어내었고, Open Set Classification 기반 주변 차량 움직임 및 협조 주행의도 예측/판단 기술 개발을 목표로, Open Set Classification(OSC)를 활용한 주변 차량의 차선 변경 의도 파악 연구, 주변 차량의 차선 변경 의도 파악 연구, Convolution Neural Network(CNN)을 이용한 옆옆 차선 차량과의 동시 차선 변경 상황의 위험 상황 판단 연구 성과를 이끌어내었으며, 주변 차량 주행정보 및 주행의도가 고려된 자차의 경로 생성 기술 개발을 목표로, Safety Tunnel 기반 P otential Function을 활용한 모델 예측 경로 계획 연구, DAPF 기반 자차의 경로 생성 기술 연구, 장애물 회피 기능이 있는 Nonholonomic 로봇에 대한 Control Barrier Function(CBF) 기반 강인한 모델예측 제어 연구, 모델 예측 제어 기법을 활용한 차량 경로 계획 연구 성과를 얻었다. 마지막으로, Time-Varying System에 대한 Data-Driven 기반 Real-Time 모델 예측 제어 기술 개발을 목표로, Time-Varying System에 대한 모델 예측 제어 기술 개발 연구, Linear Parameter Varying 모델 기반 제어 설계 연구, Linear Parameter Varying 시스템에 대한 제어기 개발 연구, Linear Para meter Varying 접근법을 사용한 차선 유지 시스템에 대한 강인 제어 연구 성과를 얻었다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 과제에서 도출된 결과는 실차실험을 통하여 획득한 데이터를 활용한 OSC & Data-Driven 기반 자율주행제어시스템 기술임으로 자동차 완성차업체 또는 자동차 ADAS 관련 산업체에 기술 이전하여 국내 자동차 업계의 지능형 자율자동차 기술의 수준을 세계적인 수준으로 높일 수 있을 것이다. 또한, 본 과제에서 개발하는 핵심기술은 로봇 산업에도 사용될 수 있는 원천기술들이어서 그 응용분야가 매우 넓다. 다양한 자동화 시스템에 본 연구결과를 응용하여 산업의 고도화가 가능하다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. Radar Data-Driven 기반 Object & Path Estimation 기술 개발 ... 4
• 나. Open Set Classification 기반 주변 차량 움직임 및 협조 주행의도 예측/판단 기술 개발 ... 4
• 다. 주변 차량 주행정보 및 주행의도가 고려된 자차의 경로 생성 기술 개발 ... 5
• 라. Time-Varying System에 대한 Data-Driven 기반 Real-Time 모델 예측 제어 기술 개발 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) Radar Data-Driven 기반 Object & Path Estimation 기술 개발 ... 5
• 2) Open Set Classification 기반 주변 차량 움직임 및 협조 주행의도 예측/판단 기술 개발 ... 6
• 3) 주변 차량 주행정보 및 주행의도가 고려된 DAPF 기반 자차의 경로 생성 기술 개발 ... 7
• 4) Time-Varying System에 대한 Data-Driven 기반 Real-Time 모델 예측 제어 기술 개발 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 16
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 16
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 16
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 17
• 6. 자체점검표 ... 17
• 7. 참고문헌 ... 18
• 끝페이지 ... 38