LiDAR의 특성을 고려한 자율주행 대응 교통콘 개선 실증 연구
Empirical Research on Improving Traffic Cone Considering LiDAR’s Characteristics
0
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시켜 나가야 할 것이다.
Abstract
Automated vehicles rely on information collected through sensors to drive. Therefore, the uncertainty of the information collected from a sensor is an important to address. To this end, research is conducted in the field of road and traffic to solve the uncertainty of these sensors through infrastructure or facilities. Therefore, this study developed a traffic cone that can maintaing the gaze guidance function in the construction site by securing sufficient LiDAR detection performance even in rainy conditions and verified its improvement effect through demonstration. Two types of cones were manufactured, a cross-type and a flat-type, to increase the reflective performance compared to an existing cone. The demonstration confirms that the flat-type traffic cone has better detection performance than an existing cone, even in 50 mm/h rainfall, which affects a driver's field of vision. In addition, it was confirmed that the detection level on a clear day was maintained at the 20 mm/h rain for both cones. In the future, improvement measures should be developed so that the traffic cones, that can improve the safety of automated driving, can be applied.
참고문헌 (24)
- Favarò, F., "Autonomous vehicles’ disengagements: Trends, triggers, and regulatory limitations", Accident Analysis & Prevention, 110, pp.136~148 (2018)
- Goberville, N., "Analysis of LiDAR and Camera Data in Real-World Weather Conditions for Autonomous Vehicle Operations", Society of Automotive Engineers(SAE) International Journal of Advances and Current Practices in Mobility, 2(5), pp.2428~2434 (2020), SAE International
- Christopher Goodin, "Predicting the Influence of Rain on LIDAR in ADAS", Electronics, 8(1), pp.89~ (2019), MDPI AG[DOI]
- 임륭혁, "차량용 라이다 센서의 평가를 위한 범용 시뮬레이터 개발 및 적용", 대한원격탐사학회지, 31(3), pp.267~279 (2015), 대한원격탐사학회[DOI]
- 전현명, "IPA 및 FGI 분석을 통한 자율주행차량 핸디캡과 발생원인 분석", 한국ITS학회 논문지, 20(3), pp.34~46 (2021), 한국ITS학회[DOI]
- 김지윤, "안개 및 강우 상황에서의 LiDAR 검지 성능 변화에 대한 연구", 한국ITS학회 논문지, 21(2), pp.101~115 (2022), 한국ITS학회[DOI]
- Kim, J., "Performance of Mobile LiDAR in the Real Road Driving Conditions", Sensors, 21(22), pp.7461~ (2021)[DOI]
- Kim, W. K., "Main Contents and Future Plans of the Automated Driving Technology Development Innovation Project", Monthly Korea Transport Institute(KOTI) Magazine on Transportation, 272, pp.27~35 (2020)
- Klynveld Peat Marwick Goerdeler International, "2020 Autonomous Vehicle Readiness Index", 1~ (2020)
- Improvement Road Infrastructures to Strengthen Driving Safety of Automated Driving Car, "Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology", ~ (2019)
- Improvement Road Infrastructures to Strengthen Driving Safety of Automated Driving Car, "Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology", ~ (2021)
- Kutila, M., "Automative LiDAR Sensor Development Scenarios for Harsh Weather Conditions", IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC), pp.265~270 (2016), IEEE
- Jacob Lambert, "Performance Analysis of 10 Models of 3D LiDARs for Automated Driving", IEEE Access, 8, pp.131699~131722 (2020), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)[DOI]
- 이한슬, "어려운 고속도로 환경에서 Lidar를 이용한 안정적이고 정확한 다중 차선 인식 알고리즘", 전자공학회논문지, 52(12), pp.158~164 (2015), 대한전자공학회
- Montalban, K., "A Quantitative Analysis of Point Clouds from Automotive Lidars Exposed to Artificial Rain and Fog", Atmosphere, 12(6), pp.738~ (2021)
- 박범진, "도로시설물의 색깔 및 기상 환경에 따른 LiDAR의 성능변화 연구", 한국ITS학회 논문지, 20(6), pp.228~241 (2021), 한국ITS학회[DOI]
- Park, B., "Method of improvements for autonomous vehicle road-traffic facilities using LiDAR", Proceedings of the KITS International Conference 2022, pp.15~18 (2022)
- Robosense, "RS-LiDAR-32 Brochure", ~ (2019)
- Chang-Gyun Roh, "A Review on Handicap Sections and Situations to Improve Driving Safety of Automated Vehicles", Sustainability, 12(14), pp.5509~ (2020), MDPI AG[DOI]
- Sensor Fusion: A Comparison of Sensing Capabilities of Human Drivers and Highly Automated Vehicles, "Schoettle, B.", University of Michigan, Transportation Research Institute, ~, pp.Sustainable Worldwide Transportation(SWT)-2017-12 (2017)
- Snyder, J., "Invisible 2D Bar Code to Enable Machine Readability of Road Signs-Material", 3M Company, ~ (2018)
- Tang, L., "Performance Test of Autonomous Vehicle Lidar Sensors Under Different Weather Conditions", Transportation Research Record, 2674(1), pp.319~329 (2020)
- "Tesla's sudden braking defect complaints follow...U.S. authorities begin investigation" (2022)[URL]
- 윤한나, "미국 캘리포니아 자동차관리국 제출보고서 기반자율주행해제 원인 분석 연구", 한국자동차공학회 논문집, 26(4), pp.464~475 (2018), 한국자동차공학회[DOI]