- HOME
- 홈페이지 이용안내
연구보고서 기본정보
지능형 차량의 능동안전을 위한 최적화 기반 충돌예측 및 회피제어기법개발
연구보고서 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 공개여부 | |
| 사업명 | |
| 과제명(한글) | |
| 과제명(영어) | |
| 과제고유번호 | |
| 보고서유형 | report |
| 발행국가 | |
| 언어 | |
| 발행년월 | 04/01/2014 |
| 과제시작년도 |
연구보고서 개요
| 주관연구기관 | 국민대학교 |
|---|---|
| 연구책임자 | 강연식 |
| 주관부처 | |
| 사업관리기관 | |
| 내용 | |
| 목차 | |
| 초록 | 연구목표 최근 지능형 차량시스템 분야에서는 운전자가 예기치 못한 상황에서 차량이 능동적으로 적절한 조치를 취하여 탑승자의 안전을 도모할 수 있는 Active Safety System에 대한 많은 연구가 수행되어 오고 있음. 특히 HEV와 EV의 개발이 가속화됨에 따라 전기적으로 조향 및 제동이 가능한 차량의 대중화가 실현되고 있으며 따라서 미래의 지능형 차량은 필요에 따라 운전에 능동적으로 개입하여 차량의 진로 및 속도를 변경할 수 있는 능력을 갖출 것으로 예상됨. 본 연구에서는 미래의 지능형 차량에 적용이 가능한 기반기술로서 다음과 같은 연구를 수행하고자 함. “지능형 차량의 능동안전을 위한 최적화 기반 충돌예측 및 회피제어기법개발” ○ 운전자 모델기반 차량 간 충돌예측기법 개발 ○ 실시간 최적화기법을 이용한 충돌회피제어기법 개발 연구내용 운전 중 발생할 수 있는 다양한 형태의 차량간 충돌에 대비하기 위하여 향후 지능형 차량은 복수의 센서를 이용하여 전방향에 존재하는 주위차량들에 대한 모니터링기능이 부여될 것임. 특히 운전중 충돌의 위험이 높은 상황은 선행차량이 급정지하거나 차선을 급격히 변경시켰을 때이며 지능형 차량이 이와같은 순간에 위험성을 인식하고 운전자에게 경고를 하거나 안전하게 충돌회피운전을 수행할 수 있으면 사고의 위험을 저감시킬 수 있을 것으로 판단됨. 이를 위해서는 상대 운전자의 의도를 Hidden Markov Model (HMM)을 이용하여 모델링하고 복수의 Kalman Filter 기법을 이용하여 차량의 거동으로부터 운전자의 현재 의도를 분석해낼 수 있어야 함. 본 연구에서는 이와 같은 기법들을 이용하여 상대 운전자의 의도를 알아낸 이후 자기 차량과의 충돌을 차량동력학을 이용하여 예측하고 충돌확률이 일정 이상으로 높은 경우에는 운전자에게 경고의 메시지를 전달할 수 있도록 충돌예측알고리즘을 개발하고자 함. 또한 만일 경고 메시지에도 불구하고 운전자가 적절한 대응을 하지 않을 경우 지능형 차량이 운전에 개입하여 안전하게 차량의 진로 및 속도를 변경할 수 있기 위한 충돌회피 제어기법을 연구하고자 함. 특히 충돌회피제어기법을 위한 차량동력학과 차량모델을 수학적으로 모델링하고 이와 같은 모델을 기반으로 수치최적화 알고리즘을 제안하고자 함. 또한 개발된 제어알고리즘의 안정성 및 수렴조건 등에 대한 이론적인 연구를 추진하고자 함. 본 연구는 향후 개발될 지능형 차량에 실용화가 가능할 것이나 아직까지 선행연구가 미비하며 알고리즘의 안정성 및 실시간성에 대한 검증이 필요하므로 기초 알고리즘 개발이 선행되어야 할 것으로 판단됨. 기대효과(응용분야 및 활용범위 포함) 본 과제를 통하여 개발된 기술은 향후 지능형 차량시스템을 위한 능동적인 안전시스템을 개발하기위한 기반기술을 제공할 수 있을 것임. 또한 정해진 경로를 추종하기 위한 차체제어기술은 최근 상용화되고 있는 Dynamic Stability Control 등의 기술에도 응용가능할 것으로 예상됨. 뿐만 아니라 최적화 알고리즘을 통한 경로설계기술은 미래에 다양한 종류의 무인 로봇 또는 무인항공기의 네비게이션을 위한 요소기술로서 활용이 가능할 것임. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=REPORT&cn=TRKO201500003156 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| 주제어 (키워드) |