교차로 / 좌, 우회전 주행 판단
자율 주행에 왜 교통신호 정보가 필요할까?
→ 실시간 교통신호 정보로 자율 주행차의 영상 인식 한계 보완!
Q) 교차로 주행 판단을 위해 어떠한 정보들을 고려하여 상황을 판단해야 할까?
학습 내용)
1.
교차로 좌, 우회전 주행 판단 시나리오
2.
교차로 주행 판단 사례
keyword 1)
교차로 주행 판단 개요
→ 사람의 경우에도 복잡한 교차로 상황은 주의 깊은 주행이 필요하므로 자율 주행차의 경우 난이도가 높은 주행 판단 기술을 요구한다.
keyword 2)
교차로 주행 판단 원리
→ 도로 신호 등 및 다양한 동적 / 정적 물체에 대한 정확한 인식 기반 판단이 필요
keyword 3)
교차로 주행 판단 기술
→ 주변 환경 정보와 자차의 위치를 고려하여 합리적인 주행 판단 기술이 필요
교차로 좌, 우회전 주행 판단 시나리오
→ 교차로 주행은 어려운 주행 중 하나
→ 고려해야할 점 : 신호등, 표지판, 보행자 등등 (많은 정보가 공존)
→ 고려해야할 점이 많다 → 실시간 정보 센싱 → 합리적 주행 판단할 것이 많다
어떻게 극복?
→ 자율 주행 탑재 센서(카메라, 레이더, 라이다)
1.
센서 활용 인식 (도로 신호등, 보행자 신호등 인식 해야한다) → 360도 시스템 필요
•
라이다, 레이더 기반의 차량 위치, 거리, 속도 인식
2.
횡단보도 중심 인식
•
위치, 거리, 속도 인식 (횡단보도 신호등, 내외부 보행자)
3.
교차로 진입 인식
•
교차로 진입 시 주변 차량 위치, 거리, 속도 인식하여 충돌을 방지
•
목표지점까지 주행 진행
교차로 주행 판단 사례
→ 구현이 어렵다.. 왜??
1.
교차로 센싱 정보 다수
•
일어나는 상황의 개수가 많아짐
◦
상황별로 주행 시 대처해야 할 행동이 달라진다
2.
교차로 중간 영역 차로 부재 → 중앙 부분에서 사고 다수 발생
•
마찬가지로 자율 주행에서도 어렵다
◦
차선 센싱, 차로 변경 시나리오 → 교차로 상황 마주 시 따라갈 차선이 사라짐
▪
속도, 거리를 cm 단위 실시간 정보 인식하여 정보 기반 상호 협력적인 주행하여야 함
•
가상 경로 생성(명확한 차선이 없을 확률이 있기 때문에)
◦
주변 차량 간 정보 교류를 통해서 가상의 라인을 생성
3.
교차로 진입 시 돌발 상황
•
고려할 상황 개수 다수
4.
복수의 방향에서 오는 차량들이 모이는 영역 발생
•
한 경로로 차량들이 모일 경우 대비
◦
라이다, 레이더를 통해 인식 후 충돌 예측 방지가 필요
5.
사람 경험 기반 충돌 예측
•
상대방 차량 거리 및 속도 파악
•
상대 차량 진입 의도 파악
→ 극복하면 사용자 안전성 및 효율성이 굉장히 높아질 거라 예상된다
포인트!)
1.
교차로 정 / 동적 물체에 대한 정보를 실시간 획득
•
교통 신호, 도로 표지판, 로드 마크, 차량, 보행자, 오토바이, 자전거 등
2.
동적 물체의 방향성이 다양하기에 주의 깊은 주행 판단 필요
•
전 반향으로 움직이는 물체 다수
3.
가상 차로의 경로를 생성하고 주변 차량과 상호 협력적으로 주행해야 사고 방지할 수 있음
•
상대방 차량 의도 파악해야 함
