Robust Autonomous Emergency Braking System for Vulnerable Road Users

Abstract

본 연구는 교통약자를 대상으로 하는 자동비상제동 알고리즘을 개발하고자 진행된 연구이다. 자동비상제동장치란 센서로부터 얻은 환경정보를 기반으로 운전자가 예상하지 못한 사고를 회피하거나 사고의 피해를 완화할 수 있도록 차량을 제동해주는 장치이다. 이러한 자동비상제동장치가 점차 양산되고 보급되기 시작한 이후 사람들은 이러한 자동비상제동장치를 이용하여 교통 약자와 관련된 사고까지 예방하기 위한 노력들을 수행하고 있다. 교통 약자는 일반적으로 보행자, 자전거 등의 원동기를 장착하지 않은 도로 사용자로 정의된다. 교통 약자는 비록 그 속도가 차량에 비해 느리지만, 실제 사고가 발생할 경우 그 피해가 커질 우려가 있다. 따라서 이러한 교통 약자와 관련된 사고를 줄이기 위한 노력이 필요하다. 사고가 발생하기 이전에 위험을 인지하기 위해서는 자차량 및 대상 교통 약자의 거동을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 자차량 및 교통 약자의 거동을 모사할 수 있는 동역학 모델이 필요하다. 차량의 경우 운전자가 사고를 회피할 수 있는지 확인하기 위해서는 실제로 운전자가 사고를 회피할 때 일반적으로 사용하는 회피 거동에 대한 모사 역시 필요하다. 이를 위하여 자차량의 거동은 등가속도 모델을 이용하여 표현하였다. 또한 교통 약자의 경우 보행자와 자전거를 구분하는데 한계가 있기 때문에 대상 교통 약자의 종류 구분 없이 안전 성능을 확보할 수 있어야 한다. 따라서 보행자 및 자전거의 거동은 동일한 등속 직선 운동 모델을 이용하여 표현하고자 하였다. 이렇게 예측된 정보들을 바탕으로 운전자가 사고를 회피할 수 있는지 판단하고자 하였다. 만약 운전자가 사고를 회피하고자 할 때 일정 수준의 안전거리를 확보하지 못할 경우 자동비상제동장치가 작동하여 차량을 제동하도록 하였다. 이 때 자동비상제동장치의 강건 성능을 확보하기 위하여 측정 시에 발생하는 불확실성 및 정보 예측 시에 발생하는 불확실성을 고려하여 안전 거리를 정의하였다. 이렇게 개발된 자동비상제동장치의 성능을 확인하기 위하여 차량 시뮬레이션 툴인 Carsim과 MATLAB/Simulink를 기반으로 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 이 때 개발한 자동비상제동장치의 강건 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 동일 시나리오에 대해 100회 반복 수행 하였으며, 비교를 위하여 불확실성을 고려하지 않은 자동비상제동장치를 함께 평가하였다.

A robust autonomous emergency braking (AEB) algorithm for vulnerable road users (VRU) is studied. Autonomous emergency braking (AEB) is a system which helps driver to avoid or mitigate a collision using sensor information. After many kinds of AEB system is produced by automakers, researchers and automakers are currently focusing on VRU-related collisions. Vulnerable road users (VRU) usually defined as non-motorized road users such as pedestrian and cyclist. Although VRU are relatively slower than vehicle, VRU related collisions should be prevented due to their fatalities. Therefore, many researchers are trying to develop a VRU-AEB. In order to assess the risk of collision before it occurs, the motion of host vehicle and target VRU should be predicted. For this, dynamic models of host vehicle and target VRU is required. In the case of host vehicle, in order to judge whether a driver can avoid a collision or not, drivers evasive maneuver also should be predicted as well as normal driving maneuver. For this, the motion of the host vehicle is predicted using constant acceleration model. In the case of target VRU, since the identification between pedestrian and cyclist is difficult, safety performance of AEB should be guaranteed even if the type of the target is unclear. Therefore, the behavior of pedestrian and cyclist is described using a single constant velocity model. These predicted information is then used to judge whether a collision is inevitable or not. If a driver cannot avoid a collision with pre-defined limits and safety margin, then the proposed AEB system is activated to decelerate the vehicle. To guarantee the robust safety performance of AEB system, measurement uncertainty and prediction uncertainty are also considered while defining the safety margin. To evaluate the safety performance of proposed AEB system, simulation study is conducted via vehicle simulation tool Carsim and MATLAB/Simulink. To investigate the robust safety performance of the proposed AEB system, simulation study is repeated 100 times with same traffic scenario with uncertainties. Performance of the proposed AEB system is compared with the deterministic AEB which is introduced in this work.