Multi-agent 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 주행패턴을 반영한 공격운전 검지기법 개발

Abstract

공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다. Intentional aggressive driving (IAD) is defined as a hazardous driving event that the aggressive driver intentionally threatens neighbor drivers with abrupt longitudinal and lateral maneuvering. This study developed a methodology for detecting IAD events based on the analysis of interactions between aggressive driver and normal driver. Three major aggressive events including rear-close following, side-close driving, and sudden deceleration were analyzed to develop the algorithm. Then, driving simulation experiments were conducted using a multi-agent driving simulator to obtain data to be used for the development of the detection algorithm. In order to detect the driver’s intention to attack, a relative evaluation index (Erratic Driving Index, EDI) reflecting the driving pattern was derived. The derived IAD event detection algorithm utilizes both the existing absolute detection method and the relative detection method. It is expected that the proposed methodology can be effectively used for detecting IAD events in support of in-vehicle data recorder technology in practice.