KCI우수등재
혼재교통상황에서 자율주행 운전능력 평가를 위한 시뮬레이션 기반 ODD 및 평가지표 분석 = Analysis of ODD and Evaluation Indicators for Autonomous Vehicle Driving Performance Based on Traffic Simulation in Mixed Traffic Environments
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2024
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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196-211(16쪽)
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본 연구는 autonomous vehicle(AV)의 운전능력을 평가하기 위해 operation design domain (ODD)의 특성을 고려한 적정 평가지표를 도출하고 평가 중요도 우선순위를 도출하였다. 교차로, 불법주정차, 버스 정류장, 자전거 도로 및 mid-block 횡단보도 등에 해당하는 ODD를 교통 시뮬레이션 환경에 구축하였으며, 실제 AV 주행 데이터 분석을 통해 시뮬레이션 환경에서 차량 거동을 구현하였다. 종방향 평가지표와 차량간 상호작용 평가지표를 활용하여 주행안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 기반으로 ODD별 요인분석을 통한 적정 평가지표를 도출하였다. 본 연구에서 도출한 적정 평가지표는 ODD별 AV의 운전능력을 평가하는데 있어 중요하게 작용된다. 특히, 교차로 유형과 관계된 ODD의 경우 속도의 변화량과 관계된 평가지표가 AV의 운전능력 평가에 효과적인 것으로 확인되었다. 불법주정차, 버스정류장과 같이 다른 차량으로 인해 AV가 정상적인 주행을 방해받는 구간의 경우, 차두시간과 차간거리와 같은 차량간 상호작용 측면의 평가지표가 AV의 운전능력을 평가하는데 적합한 평가지표로 도출되었다. 추가로 본 연구에서는 도출된 운전능력 평가지표를 활용하여 ODD의 평가 중요도 우선순위를 결정하였다. 교차로 횡단보도, 불법주정차, mid-block 횡단보도 ODD가 높은 평가 우선순위로 도출되었으며, 교차로 및 mid-block 횡단보도의 경우 보행자와의 상충이 빈번하게 발생하는 구간인 것에 영향을 받은 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 향후 AV의 운전능력 평가 방법론 개발에 중요한 기준을 제공하며, 교통 안전 및 관련 정책 결정에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
더보기This study derived effective driving behavior indicators to assess the driving performance of autonomous vehicles (AV). A variety of operation design domains (ODD) in urban road networks, which include intersections, illegal parking, bus stop, bicycle lanes, and pedestrian crossings, were taken into consideration in traffic simulation analyses. Both longitudinal and lateral driving indicators were investigated to identify the driving performance of AVs in terms of traffic safety in mixed traffic stream based on simulation experiments. With regard to ODDs related to intersection types, it was found that indicators based on vehicles speed is useful for the evaluation. On the other hand, spacing and headway representing the vehicle interactions were found to be effective in identifying the deterioration of driving safety of AV in situations where AV maneuvering was disturbed by illegal parking and bus stops. In addition, this study prioritized the importance of ODDs based on derived evaluation indicators. The results of this study would be valuable in establishing a guideline for driving performance evaluation of AVs.
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