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정승환 (현대자동차) 유제명 (현대자동차) 정낙승 (현대자동차) 유민상 (현대자동차) 편무송 (현대자동차) 김재부 (현대자동차)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제10권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
40 - 49 (10page)

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Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.
#Autonomous Vehicle(자율주행자동차) #Field Driving Conditions(실도로 주행 조건) #Accident Data(사고 데이터) #Evaluation Scenario(평가 시나리오) #Accident Reconstruction(사고 재구성)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. FOT 사고 데이터 베이스 종류
3. 사고 데이터 베이스 기반 사고 재구성
4. NASS 데이터 베이스 사고 재구성
5. 결론
참고문헌

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