센서융합을 이용한 전방 충돌 경보 시스템 연구

Abstract

최근 자율주행자동차의 시장동향에 따라 기술개발에 대한 발전이 빠르게 진행되고 있다. AEB(긴급제동보조시스템)기술은 자율 주행뿐만 아니라 현재 자율주행 Lv2 수준에서도 필수적인 기술이다. 미국과 유럽에서 운전자 편의 및 능동안전에 대한 신차평가 프로그램(유럽,북미 NCAP)이 있다. 법규가 강화되고 있어 전방충돌 예방장치에 대한 관심이 대두되고 있다. AEB기술의 성능을 고급화하며 앞으로 자율주행 Lv3 이상을 성능을 구현하기 위해서는 레이더와 카메라 기반의 검출 인식 기술이 잘 융합되어야 한다. 최근 자율자행 자동차 컨셉에 따르면 전방카메라, 후방카메라, CMS, AVM, Radar 등을 필요로 한다. 다종의 센서의 데이터를 CAN, LVDS, 이더넷으로 데이터를 받아 센서융합해야 한다. 본 연구는 레이더 센서를 기반으로 카메라 센서의 신호를 이용하여 target to target 센서 융합기법을 제안한다. 카메라의 장점은 물체 인식률에 놓지만, 거리 측정에 대해서는 인식이 어렵다. 그러나 레이더 센서의 경우 물체 검출은 감지는 못하지만, 거리 측정에서는 상당한 성능을 보여준다. 그러므로 레이더 검출된 데이터를 기반으로 센서융합을 하여 1개 센서보다는 2개 센서 활용으로 정확성을 더 높이는 연구이다. 또한 전방 충돌 경보 시스템에서은 전방차량과의 충돌위험을 수치화하고 경보시점을 결정하기 위하여 충돌까지 소요시간 TTC(Time To Collision), 차간거리 시상수를 계산한다. 여기서 적절한 시기에 운전에게 경보를 제공하기 위해 운전자패턴을 분석하여 파라미터 값을 제안하고 US-NCAP 시나리오[3]를 활용하여 실험을 검증하였다. 본 연구의 시나리오는 현재 NCAP에서 반드시 통과해야 하는 항목을 선정였다. 단독센서만 이용했을 경우 NCAP조건에 만족하지 못하므로 센서융합을 이용한 전방충돌경보시스템 연구이다.