송봉섭 이세민 2024-02 33798 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/39250 학위논문(석사)--기계공학과,2024. 2 본 연구에서는 시나리오 데이터베이스와 대리모델을 활용하여 시뮬레이션 기반 검증에 요구되는 상세 시나리오를 생성하는 과정을 소개한다. 첫번째로 기본 시나리오를 탐색하기 위해 시뮬레이션을 실행하기 위해 요구되는 시나리오 파일, 파라미터 파일 그리고 도로 파일의 정보를 JSON형태로 변환하고 교통사고 분석 결과를 기반으로 생성한 시나리오 중 일부를 데이터베이스에서 요구하는 형태인 쿼리로 표현하여 시뮬레이션하기 위한 파일들을 탐색하고 시뮬레이션 환경에서 탐색한 시나리오가 잘 동작하는 확인한다. 이어서 대리모델을 활용한 상세 시나리오 탐색과정을 소개하며 시뮬레이션에서 Black box 모델로 제공되는 종방향 제어알고리즘의 성능지표가 균일한 결과를 보일 수 있는 테스트 시나리오 셋을 생성한다. 이때 사용한 성능지표는 위험도를 나타내는 TTCmin이다. 또한 파라미터 공간 내에서 다양한 성능지표가 분포하는 경계영역을 탐색하여 추출하는 적응 샘플링 기법을 적용하여 대리모델의 학습데이터를 생성한다. 마지막으로 경사하강법을 통해 TTCmin 이 0sec 부터 4sec 사이에 균일하게 분포하는 테스트 시나리오 셋을 생성하고, 랜덤샘플링과 제안하는 파라미터 샘플링 기법간의 비교를 진행하여 제안하는 파라미터 샘플링 기법의 효과를 입증한다. 1. 서 론 1_x000D_ <br> 1.1 연구 동기 1_x000D_ <br> 1.2 문헌 조사 5_x000D_ <br>2. 문제 정의 7_x000D_ <br>3. 시나리오 데이터베이스 10_x000D_ <br> 3.1 시나리오 데이터베이스 구성 10_x000D_ <br> 3.2 시나리오 카탈로그 선정 13_x000D_ <br>4. 대리모델 기반 테스트 시나리오 생성 19_x000D_ <br> 4.1 N-WISE 샘플링 20_x000D_ <br> 4.2 대리모델 생성 24_x000D_ <br> 4.3 경사하강법 기반 테스트 시나리오 탐색 28_x000D_ <br>5. 다양한 시나리오에 대한 테스트 시나리오 생성 적용 34_x000D_ <br>6. 결론 38_x000D_ <br>7. 참고문헌 41 kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. 시나리오 데이터베이스 및 대리모델을 활용한 자율차 종방향 제어 알고리즘의 테스트 시나리오 탐색 Selection of Test Scenarios for Longitudinal Control algorithm based on Scenario Database and Surrogate Model Thesis 아주대학교 대학원 Semin Lee 일반대학원 기계공학과 2024-02 Master https://dcoll.ajou.ac.kr/dcollection/common/orgView/000000033798 경사하강법 대리모델 시나리오 데이터베이스 시나리오 생성 자율주행 적응 샘플링