자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차...
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2016
Korean
자율주행 ; 차선인식 ; 차로이탈 ; 영상센서 ; 도로 평면선형 ; Autonomous driving ; Lane detection ; Lane departure ; Vision sensor ; Road alignment
534.04
KCI등재
학술저널
81-90(10쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차...
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 ‘운전자 보조’ 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 ‘주체적 인지’를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
As an autonomous driving vehicle (AV) need to cope with external road conditions by itself, its perception performance for road environment should be better than that of a human driver. A vision sensor, one of AV sensors, performs lane detection funct...
As an autonomous driving vehicle (AV) need to cope with external road conditions by itself, its perception performance for road environment should be better than that of a human driver. A vision sensor, one of AV sensors, performs lane detection function to percept road environment for performing safe vehicle steering, which relates to define vehicle heading and lane departure prevention. Performance standards for a vision sensor in an ADAS(Advanced Driver Assistance System) focus on the function of ‘driver assistance', not on the perception of ‘independent situation'. So the performance requirements for a vision sensor in AV may different from those in an ADAS. In assuming that an AV keep previous steering due to lane detection failure, this study calculated lane departure distances between the AV location following curved road alignment and the other one driving to the straight in a curved section. We analysed lane departure distance and time with respect to the allowance of lane detection malfunction of an AV vision sensor. With the results, we found that an AV would encounter a critical lane departure situation if a vision sensor loses lane detection over 1 second. Therefore, it is concluded that the performance standards for an AV should contain more severe lane departure situations than those of an ADAS.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 우현구, "승용자동차 차로유지지원장치의 주행 성능 평가" 한국자동차공학회 24 (24): 255-263, 2016
2 Seo W. I, "Vision based real-time curve land detection algorithms for ADAS" 947-949, 2012
3 Korea Standards Association, "Test method of lane departure warning system for passenger car-Road and ambient test conditions and test method"
4 MOLIT, "Standards for automotive safety evaluation tests"
5 NHTSA, "Lane departure warning system confirmation test and lane keeping support performance documentation" 2013
6 전창묵, "KUVE (KIST 무인 주행 전기 자동차)의 자율 주행" 제어·로봇·시스템학회 16 (16): 617-624, 2010
7 International Organization for Standardization, "Intelligent transport systems–Lane departure warning systems–Performance requirements and test procedures"
8 MOLIT, "Handbook for Rules about the Road Structure & Facilities Standards"
9 Kim M. W, "Evaluation on performance of LDWS malfunction using DGPS by vision camera" 5 : 929-933, 2013
10 Choi I. S, "Active safety area of KNCAP" 36 (36): 26-31, 2014
1 우현구, "승용자동차 차로유지지원장치의 주행 성능 평가" 한국자동차공학회 24 (24): 255-263, 2016
2 Seo W. I, "Vision based real-time curve land detection algorithms for ADAS" 947-949, 2012
3 Korea Standards Association, "Test method of lane departure warning system for passenger car-Road and ambient test conditions and test method"
4 MOLIT, "Standards for automotive safety evaluation tests"
5 NHTSA, "Lane departure warning system confirmation test and lane keeping support performance documentation" 2013
6 전창묵, "KUVE (KIST 무인 주행 전기 자동차)의 자율 주행" 제어·로봇·시스템학회 16 (16): 617-624, 2010
7 International Organization for Standardization, "Intelligent transport systems–Lane departure warning systems–Performance requirements and test procedures"
8 MOLIT, "Handbook for Rules about the Road Structure & Facilities Standards"
9 Kim M. W, "Evaluation on performance of LDWS malfunction using DGPS by vision camera" 5 : 929-933, 2013
10 Choi I. S, "Active safety area of KNCAP" 36 (36): 26-31, 2014
11 Cho S. S, "A study on the performance test method of LDWS in a real road condition" 5 : 1060-1065, 2012
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems -> The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transportation Systems | |
2012-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.36 | 0.36 | 0.31 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.28 | 0.25 | 0.646 | 0.12 |
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