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안전문화연구 제19호.jpg
KCI등재 학술저널

자율협력주행 및 일반차 혼재 상황 분석을 위한 시나리오 도출 방안 연구

자율주행차량 단독인지 및 판단 능력 한계로 발생할 수 있는 위험 상황 대응을 위해, 인프라가 이를 인지하고 이를 바탕으로 자율주행차량에게 운행 가이던스를 제공하기 위한 기술개발이 진행 중에 있다. 본 연구는 개발 중인 인프라 가이던스 기술의 성능을 평가하고 모델 고도화에 활용하기 위하여 다양한 교통환경 및 자율주행차와 일반 차의 혼재 상황을 가정한 시나리오를 제시하였다. 자율주행차량 구성 비율은 선행연구에서 전망한 수치를 활용하여 낙관적, 평균, 보수적 3개 경우의 수로 구성하였으며, 교통관련 요인은 도로교통 내적요인(교차로 형태, 차로 수 등)과 외적요인(돌발 상황 발생 여부, 기상, 날씨 등)으로 구성하여 총 9,600개의 경우의 수 조합을 도출하였다. 마지막으로 일반 차량의 가이던스 순응여부를 변수화하기 위하여 C-ITS 서비스의 순응률을 활용하였으며, 각 이벤트별 순응률 분포에 퍼센타일을 적용하여 4개의 순응률 경우의 수를 도출하였다. 총 시나리오 조합은 1,843,200개가 도출되었으나, 이를 현실적으로 분석 가능한 시나리오 개수로 줄이기 위하여 부분요인 설계기법을 활용하였으며, 그 결과 35개의 시나리오로 축소할 수 있었다. 본 연구는 기존 연구와는 달리, 실제 자율주행차량과 일반차량의 혼재 상황에서 안전성을 검증할 수 있는 시나리오 생성에 있어 운전자 순응률이라는 요소를 추가한 점, 수많은 시나리오 경우의 수를 통계적으로 유의하면서 현실적으로 분석이 가능한 개수로 압축할 수 있는 방법론을 제시한 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 향후 연구에서는 본 연구에서 도출된 시나리오를 활용하여 시뮬레이션을 수행할 예정이며, 성과평가 및 피드백과 보완을 통해 보도 고도화된 자율주행 운행 시나리오를 도출할 예정이다.

To respond to hazardous situations that may arise due to the limitations of self-driving vehicle recognition and judgment capability, technology development is in progress for infrastructure to recognize this and provide operation guidance to autonomous vehicles. In order to evaluate the performance of the infrastructure guidance technology under development and to use it for model advancement, this study presented a scenario assuming various traffic environments and mixed situations of autonomous and general vehicles. The proportion of autonomous vehicles was composed of optimistic, average, and conservative three cases using the figures predicted in previous studies, and traffic-related factors were composed of road traffic internal factors (intersection type, number of lanes, etc.) and external factors (e.g., unexpected situation, weather, etc.). Finally, the compliance rate of the C-ITS service was used to variable whether general vehicles comply with the guidance, and the number of four compliance rate cases was derived by applying a percentage to the compliance rate distribution for each event. A total of 1,843,200 combinations of scenarios were derived, but there is a limitation to test all cases. Therefore, the fractional factor design method was used to reduce them to the number of scenarios that can be analyzed, and as a result, it was possible to reduce the number to 35 scenarios. This study is meaningful in that it adds an element called driver compliance to the creation of a scenario that can verify safety in a mixture of actual self-driving vehicles and general vehicles, and presents a methodology that can reduce the number of scenarios to a number that can be analyzed realistically while statistically significant. In future studies, simulations will be conducted using the scenarios derived in this study, and a advanced autonomous driving scenarios will be derived through performance evaluation, feedback, and supplementation.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 자율협력주행 인프라 가이던스 시나리오 설정

Ⅳ. 효율적 시나리오 구성

Ⅴ. 결론 및 향후 과제

참고문헌

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