AI 알고리즘을 이용한 스마트 차량의 위협도와 우선순위 결정 방법
Method for Threat and Priority Decision of Smart Vehicles Using AI Algorithm
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초록
최근 스마트 자동차 관련한 다양한 기술들이 연구되고 있으며, 자동차의 자율주행을 위한 기술들은 다방면으로 개발되고 있다. 자율주행을 실현하기 위해서는 자동차가 주행할 때 주변차량을 인지하여 위험 상황에 대처할 수 있는 기술을 통한 안전성 확보가 필요하고 운전자를 중심으로 한 안전시스템이 고도화되어야 한다. 복잡한 주행환경에서 사람이 인지하지 못하는 영역에 대해 검지하는 기술을 통해 사고를 예방하거나 안전운전을 지원하기 위한 센서 기술들이 출현하였으며, 대표적인 기술로 FMCW 레이더를 이용한 기술이 활발히 연구되고 있다. 자동차 제조 기업은 FMCW 기술을 이용한 BSD 레이더 시스템을 적용한 자동차를 생산하고 있으며, 그로 인해 자동차 주행의 안전성을 확보하고 있다. 하지만 자동차 주행환경의 복잡도는 나날이 증가하고 있으므로 사각지대 검지를 위한 BSD 레이더 기술의 정확도와 신뢰성을 높이기 위한 기술도 계속해서 발전해야 한다. BSD 레이더 기술은 모든 목표차에 대하여 동일한 시간을 분배하여 목표차를 검출하고 있으므로 목표차의 특정 상황에 의해 목표차 추적을 실패하는 문제가 간혹 발생 하고 있다. 문제 해결을 위해 Fuzzy 알고리즘을 적용하고 목표차에 대한 위협도 및 우선순위를 결정하여 추적시간을 서로 다르게 시스템을 설계하여 높은 정확도를 확보할 수 있는 기술을 제안한다.
Abstract
Recently, there has been extensive research and development in the field of smart cars, including technologies related to autonomous driving. Especially, to achieve autonomous driving, it is necessary to ensure safety through technology that can detect surrounding vehicles and respond to dangerous situations while driving. Furthermore, safety systems focused on drivers must be advanced to achieve autonomous driving. Various industries are actively working towards creating efficient and safe self-driving cars. Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. One of the representative technologies being researched is the use of Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar. Automobile manufacturers are improving driving safety by equipping cars with Blind Spot Detection (BSD) radar systems that use FMCW technology. As the complexity of driving environments continues to grow, ongoing research is aimed at enhancing the accuracy and reliability of BSD radar technology for detecting blind spots in vehicles. BSD radar technology distributes the same time to all target vehicles to detect the target, so there is a problem of failing target tracking due to the specific situation of the target vehicle. To solve the problem, we propose a technology that can secure high accuracy by applying the Fuzzy algorithm and determining the threat and priority of the target, and designing systems with different tracking times.
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