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영어

Fault detection and diagnosis (FDI) algorithms are actively being researched for ensuring the integrity and reliability of environment perception sensors in autonomous vehicles. In this paper, a fault detection algorithm based on a multi-sensor perception system composed of radar, camera, and lidar is proposed to guarantee the safety of an autonomous vehicle's perception system. The algorithm utilizes reference generation filters and residual generation filters based on finite impulse response (FIR) filter estimates. By analyzing the residuals generated from the filtered sensor observations and the estimated state errors of individual objects, the algorithm detects faults in the environment perception sensors. The proposed algorithm was evaluated by comparing its performance with a Kalman filter-based algorithm through numerical simulations in a virtual environment. This research could help to ensure the safety and reliability of autonomous vehicles and to enhance the integrity of their environment perception sensors.

한국어

자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리 (FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전 성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시 하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지 듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상 환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검 증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자 율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.