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Autonomous Vehicle

LiDAR의 특성을 고려한 자율주행 대응 교통콘 개선 실증 연구

원문정보

Empirical Research on Improving Traffic Cone Considering LiDAR’s Characteristics

김지윤, 김지수

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초록

영어

Automated vehicles rely on information collected through sensors to drive. Therefore, the uncertainty of the information collected from a sensor is an important to address. To this end, research is conducted in the field of road and traffic to solve the uncertainty of these sensors through infrastructure or facilities. Therefore, this study developed a traffic cone that can maintaing the gaze guidance function in the construction site by securing sufficient LiDAR detection performance even in rainy conditions and verified its improvement effect through demonstration. Two types of cones were manufactured, a cross-type and a flat-type, to increase the reflective performance compared to an existing cone. The demonstration confirms that the flat-type traffic cone has better detection performance than an existing cone, even in 50 mm/h rainfall, which affects a driver's field of vision. In addition, it was confirmed that the detection level on a clear day was maintained at the 20 mm/h rain for both cones. In the future, improvement measures should be developed so that the traffic cones, that can improve the safety of automated driving, can be applied.

한국어

자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서 는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비 하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주 행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시 켜 나가야 할 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구검토
Ⅲ. 연구방법론
1. 실증 실험의 목적
2. LiDAR 검지성능 확인 지표
3. 지표 검증 방법
4. 실증 실험의 준비 및 실증 수행
Ⅳ. 실증 결과
1. 교통콘 종류별 데이터 측정 결과
2. 기상 조건별 데이터 분석
3. LiDAR 데이터를 활용한 시설물 분류 가능성 검토
Ⅴ. 통계적 검정
Ⅵ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 김지윤 Jiyoon Kim. 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 박사후연구원
  • 김지수 Jisoo Kim. 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 전임연구원

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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