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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 1,891 - 1,897 (7page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.8.1891
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센서 기능의 한계, 혼재 상황에서의 안전한 주행, Fallback 수행 등 자율주행 시스템이 직면하고 있는 문제점을 해결하기 위해 인프라 가이던스에 대한 연구가 진행되고 있다. 이는 자율차의 주행 지원을 위해 인프라가 가이던스를 제공하는 것으로, 차량의 종/횡방향 제어를 위한 정보를 포함한다. 횡방향 제어는 주로 차로변경을 위한 작업으로, 어떻게 차로변경을 하는 것이 효율적인지를 인프라가 자율차에게 알려주어야 한다. 이에 본 연구에서는 자율차의 차로변경을 지원하는 가이던스 정보를 생성하는 방법에 대해 연구하였다. 차로변경 가이던스 정보의 형식으로 임무점이라는 새로운 개념을 제안하였고, 임무점의 적절한 스케일을 설정하기 위해 교통시뮬레이터 SUMO를 활용하여 미시 교통데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과, 차로변경 가이던스는 목표차로의 차량 유무에 따라 각기 다른 크기의 임무점 시공영역을 제공해야 함을 확인할 수 있었다. 85th percentile 통계량을 이용하여 시공영역의 크기를 비교한 결과 목표차로에 차량이 있는 경우 약 2.8배의 시공영역이 필요한 것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차로변경 가이던스 제공 방법 개발
Ⅲ. 적정 임무점 시공영역 크기 산정
Ⅳ. 결론
참고문헌
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