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CARLA Simulator 기반 자율협력주행 최적화를 위한 차량의 진행 방향 차이를 활용한 TSB 주행에 관한 연구
A Study on TSB Driving Using the Difference in the Driving Direction of Vehicles for the Optimization of Autonomous Cooperation Driving Based on CARLA Simulator

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제24권 제2호 통권118호 (2025.04)바로가기
  • 페이지
    pp.50-64
  • 저자
    서동준, 윤민성, 김기천
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A466368

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원문정보

초록

영어
In order to secure the safety of autonomous cooperative driving, autonomous driving and communication between vehicles are essential. TSB driving proposed in this study used the yaw of the leading vehicle and the yaw_diff, which is the direction of the vehicle. The values predicted by the model to differ the driving of curved and straight lines are used as criteria for determining the driving mode. An experiment was conducted based on the V2X network for information delivery, and the current position of the leading vehicle during TSB driving was used as a correction value to reduce the driving route error. The correction ratio was 25:1 was derived as the most appropriate value, and this was used as the correction frequency. As a result of comparing with Carla Autopilot and waypoints-based driving, it was confirmed that the TSB driving proposed to reduce the computational amount of the following vehicle is also possible. Therefore, it presents a safe and efficient autonomous driving environment through TSB driving.
한국어
자율협력주행의 안전성을 확보하기 위해 자율주행 및 차량 간의 통신은 필수적이다. 본 연 구에서 제시하는 TSB 주행은 선두 차량의 진행 방향을 나타내는 yaw와 방향성의 차이인 yaw_ iff(yaw_difference)를 사용하였다. 곡선과 직선 주행의 주행을 달리하기 위하여 모델이 예측한 값은 주행 모드 결정의 기준으로 사용한다. 정보 전달을 위해 V2X 네트워크를 기반으로 실험 을 진행하였고, 주행 경로 오차를 줄이기 위하여 TSB 주행 간에 선두 차량의 현재 위치를 보정 값으로 활용하였다. 보정 비율은 25:1이 가장 적정한 값으로 도출되었고, 이를 보정 빈도로 사 용하였다. Carla Autopilot, waypoints 기반 주행과 비교를 진행한 결과, 추종 차량의 연산량을 줄이기 위해 제시한 TSB 주행 또한 안전한 주행이 가능하다는 것을 확인하였다. 따라서 TSB 주행을 통한 안전하고 효율적인 자율주행 환경을 제시한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 선행연구 검토
1. 자율주행 관련 연구
2. V2X 네트워크 관련 연구
3. RNN 모델 및 경로 예측 인공지능 관련 연구
4. 본 연구의 차별성
Ⅲ. TSB 자율주행 예측 모델 설계
1. 자율주행 예측 모델 : TSB 주행을 위한 경로 및 조향 상태 예측 시스템
2. Yaw Diff 계산
3. RNN 구조를 활용한 주행 모드 결정 모델 아키텍처
4. V2X 네트워크
5. 실험 환경 및 경로 설
Ⅳ. TSB 자율협력주행 비교 및 평가
1. 주행 모드 결정 모델 학습 및 평가
2. TSB 주행 자율협력주행 시 보정값의 빈도별 정확도 및 효율성 비교
Ⅴ. 결론 및 시사점
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

키워드

자율협력주행 V2X 네트워크 TSB 주행 방향성 예측 인공지능 Cooperative Autonomous Driving V2X Network TSB Driving Direction Classification AI

저자

  • 서동준 [ Dong Jun Seo | 건국대학교 컴퓨터공학과 석사과정 ] 주저자
  • 윤민성 [ Min Seong Yoon | 건국대학교 컴퓨터공학과 석사과정 ] 공저자
  • 김기천 [ Kee Cheon Kim | 건국대학교 컴퓨터공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-0774
  • eISSN
    2384-1729
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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