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저자정보
전희균 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 박성원 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 곽재호 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 황현철 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 최경준 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 이상엽 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 이현석 (Korea Railroad Research Institute(KRRI)) 백지현 (Korea Railroad Research Institute(KRRI))
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제26권 제12호(통권 제174호)
발행연도
2023.12
수록면
899 - 910 (12page)
DOI
10.7782/JKSR.2023.26.12.899

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본 논문에서는 자율주행 트램 시스템의 시제품으로, 트램과 객체 사이의 충돌 위험을 예측하고 이를 회피하기 위한 목표속도 도출 시스템 구현 방법을 소개한다. 객체 검지를 위해서 카메라 센서와 딥러닝 기법 중 하나인 YOLOX 기술을 적용했고, SORT 알고리즘을 탑재하여 객체를 추적했다. 객체의 상태정보들은 데이터 맵에 투영되어 충돌 위험도 판단에 활용된다. 여기서 데이터 맵이란 트램의 위치, 주행 선로, ROI-acc 및 ROI-obs 공간을 좌표계로 사전에 정의한 맵을 의미한다.ROI-acc는 트램과 물체가 직접 충돌할 수 있는 선로 공간을 의미한다. ROI-obs는 도로나 보행로 등선로와 인접한 공간으로 트램 앞으로 객체가 항상 끼어들 수 있기에 주의가 필요하다. 개발 기술들은 무가선 저상 트램 시제 차량에 탑재 되었으며, 제한된 운영 시나리오에서 성능을 검증했다.
#Autonomous #Tram #Object detection #Collision risk #Decision #자율주행 #트램 #객체 검지 #충돌 위험 #주행 결정

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 본문
3. 실험 및 검증
4. 결론 및 향후계획
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
M.D. Mezghani (2019) The Global Tram and Light Rail Landscape, UITP, International Association of Public Transport. google schola STRMTG (2021) Annual report on the fleet, traffic and tramway operating events 2020, French. google schola M. Guerrieri (2018) Tramways in Urban Areas: An Overview on Safety at Road Intersections, Urban Rail Transit, 4(4), pp. 223-233. google schola www.railexpress.com.au/vehicle-to-tram-collisions-on-rise/ (Accessed 26 July 2023) google schola A.W. Palmer, A. Sema, W. Martens, P. Rudolph, W. Waizenegger (2020) The Autonomous Siemens Tram, 2020 IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Rhodes, Greece, pp. 1-6. google schola

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