자율주행 자동차의 제어권 전환을 위한 주행 특성 분석 및 운전자 구분 알고리즘 개발

Abstract

본 연구는 자율주행 자동차의 제어권 전환을 위한 주행 특성 분석 및 운전자 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 고장 상태에 따라 제어권 전환이 선택적 또는 필수적으로 이루어져야 하며, 운전자에게 제어권이 전환되는 과정에서 전환에 대한 합리적 판단 기준은 고장-안전 시스템의 최적화를 위해 필수이다. 본 연구에서는 합리적 제어권 전환 판단을 위해 필요한 실 주행 데이터 기반 종방향 대표 주행 특성을 분석 및 도출하고, 가속도 - 역 충돌시간 평면에서 확률적으로 운전자를 구분하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 대표 주행 특성 및 운전자 구분 알고리즘의 성능평가를 위해 실 운전자 주행 데이터가 사용되었다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안한 대표 주행 특성과 운전자 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행 특성을 나타내고, 합리적으로 구분할 수 있음을 확인하였다. This paper presents driving-characteristic-analysis and driver-classification algorithms for ceding control of an autonomous vehicle. Ceding control during autonomous driving must be conducted selectively or necessarily according to a fault condition, and the decision for ceding control of the autonomous vehicle should be conducted for optimizing the fail-safe system. To secure a reasonable decision for ceding control of an autonomous vehicle, actual driving data has been analyzed to determine the safety characteristics. An acceleration-inverse-time-to-collision plane-based probabilistic driver-classification algorithm has been proposed in this study. Various actual driving data have been used to conduct a reasonable performance evaluation of the analysis and classification algorithms. The results of the performance evaluation show that the algorithm can represent the driver's driving characteristics and reasonably classify the driver.