긴급차량 발생 시나리오에서 가상 환경 차량 내외부 센서 데이터 융합을통한효율적 차량 유도 연구

Abstract

시뮬레이션을 이용한 시나리오 주행은 실차 실험에 앞서 개발한 주행 기술을 가상환경에 적용하여 사전 검증하기 위해 필요한 과정이다. 특히, 반복적인 실험이 필요하거나 사고 위험성이 높은 상황일수록 시뮬레이션을 이용한 가상환경에서의 연구가 더욱 필요하며 긴급차량을 위한 협력 주행 기술이 이에 해당한다. 긴급차량은 앰뷸런스, 소방차 등을 의미하며 이러한 차량은 골든타임 내에 목적지에 도착해야 하므로 주변 차량과 교통 시스템의 협조가 필요하다. 긴급차량 우선 신호(EVP, Emergency Vehicle Preemption) 시스템은 긴급차량이 교차로에 접근 시 차량 위치와 방향을 파악해 녹색 신호를 우선 부여하는 방식으로 긴급차량의 출동 시간을 단축하는 시스템이다. 교통이 혼잡한 도심 환경에서는 정체로 인해 교차로 접근이 늦어지기 때문에 긴급차량 길 터주기를 통해 원활한 주행 환경을 제공해주어야 한다. 하지만, 긴급차량 길 터주기 방법을 운전자 숙지하지 못하거나 긴급차량을 인지하지 못한 경우, 차선을 변경하는 과정에서 시간이 지연되거나 변경 과정에서 접촉 사고의 위험성이 증가하는 등 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 긴급차량을 위한 효율적인 차량 유도 기법을 자율주행 시뮬레이터 CARLA(Car Learning to Act) 기반 가상환경 시나리오를 활용하여 제시한다. CARLA는 차량 센서와 자동 조종(Auto pilot) 기능을 제공하여 차량 센서 데이터를 가상환경에서 생성하고 이를 활용하여 다양한 주행 기법 적용이 가능하다. 본 연구에서는 긴급차량이 빠른 주행이 가능하도록 선행 차량에게 차선을 할당하고 유도함으로써 긴급차량 길 터주기를 구조화하여 효율적으로 차량 유도를 진행하였다. 이 알고리즘을 긴급차량 우선 신호 시스템과 함께 적용하였을 때, 긴급차량 출동 시간이 이상 단축됨을 확인하였다.