사고 데이터 및 삼차원 라이다 데이터 기반 운전자 보조 시스템 평가 플랫폼 개발 - 김재훈 (The Graduate School, Ajou University, 2019)
본 논문에서는 사고 데이터와 삼차원 라이다를 기반으로 기본 시나리오를 생성하고, 이를 다양화하여, 반복성이 뛰어난 시뮬레이션을 구성함으로써 능동형 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)을 평가할 수 있는 평가 플랫폼을 제시한다. 이를 위해 사고 데이터를 분석한 결과와 삼차원 라이다를 장착한 차량을 통해 얻은 데이터에 물체 인식 알고리즘을 적용한 결과를 이용하여 기본 시나리오를 구성하였으며, 삼차원 라이다에 적용한 알고리즘을 이용하여 주변 사물에 대해 위치, 헤딩각을 특징으로 추출하여 사고에 영향을 미칠 수 있는 다른 물체를 시나리오에 추가한다. 물체 인식 알고리즘은 지면 인지, 객체 검출, 특징 검출을 포함하고 있다. 최종적으로 구성된 시나리오를 기반으로 자 차량 및 주변 물체에 대해 변수를 추가하여 시나리오를 다양화하고, 자차량의 모델에 자동 긴급 제동 시스템을 적용함으로써 시스템의 동작에 따른 평가 항목을 이용하여 시스템을 평가한 결과를 제시한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :기계공학과,2019. 2