Autonomous Vehicles: The Future of Autonomobiles

[minha62]

이 논문은 다양한 기술들을 통해 기존의 전통적인 차량에서 자율주행 차량으로 전환하는 것에 대해 다룬다.
주로 자율주행의 단계, 자율주행의 목적, 구현 시의 어려움에 대해 얘기해보자!

Classification of Autonomous Vehicles

논문엔 4단계로 나누지만 현재는 6단계로 나누기 때문에 따로 찾아봄 출처1 출처2

• 레벨 1: 운전자 보조 단계

  • 주행 시 운전자 보조
  • 속도, 차선유지 등의 특정 기능만 자동화
  • 운전자는 항상 속도&방향 통제

• 레벨 2: 부분 자동화 단계

  • 특정 조건에서 시스템이 보조 주행
  • 고속도로 같은 일정한 조건에서 차선 간격 유지, 방향&속도 등 운전자 보조
  • 운전자는 항상 주변 상황을 주시하며 적극적으로 주행에 개임

• 레벨 3: 조건부 자동화 단계

  • 제한된 조건에서 자율주행
  • 운전자의 적극적 개입은 필요X
  • 주변 상황을 주시하면서 돌발 상황 등의 자율주행 한계 조건에 도달했을 때 운전자 개임

• 레벨 4: 고도 자동화 단계

  • 특정 도로조건에서 모든 안전 제어 가능
  • 정해진 도로 조건의 모든 상황에서 자율주행
  • 악천후 같은 특정 상황에서는 운전자가 개입해야 하므로 주행 제어 장치 필요

• 레벨 5: 완전 자동화 단계

  • 운전자를 대신하여 주행
  • 운전자가 불필요하며 탑승자만으로 주행 가능
  • 방향&속도 제어장치 불필요

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Objectives of Autonomous Vehicles

(a) Perception

: 즉각적인 환경을 이해할 수 있는 능력

• 충돌 방지, 경로 위 장애물 확인

• LIDAR, RADAR, GPS 등 사용
  

• 빛 탐지 및 거리측정기(LIDAR)를 통해 장애물과의 거리 측정

  • 빛이 반사해서 돌아오는 시간을 계산하는 laser range finders 사용
  • Radio 탐지 및 거리측정기(RADAR)도 마찬가지로 작용
    • 하지만 RADAR는 radio waves를 사용하기 때문에 LIDAR와 다른 능력과 한계를 가짐

• Monovision cameras

  • 기본적인 주변 환경을 이해하기 위해 사용 (차선, 표지판 등)
  • 간단하고 저렴하지만 정교함에서 떨어지고 휴대폰카메라보다 픽셀 밀도가 낮다.

(b) Motion Planning

Motion planning은 steering(direction)/speed라는 path variables로 구성된다. 이때, 어떠한 교통 상황에서도 효율적으로 방향전환/속도조절이 가능해야 한다.
소요 시간, 연료 소비량, 거리, 제약사항들을 고려해 경로에 costs를 배정할 수도 있다.

(c) Navigation

차량은 localization(월드좌표계에서의 본인 위치 정의)에 적합한 센서를 사용한다. 이때 GPS(Global Positioning Systems)가 사용되는데, GPS는 궤도를 선회하는 인공위성으로부터 신호를 받아서 차량의 월드좌표를 구한다. 이 좌표와 지도를 참고하면 도로 상의 차량 위치를 구할 수 있다.

차량의 위치, 방향, 속도를 계속해서 계산하기 위해 GPS는 INS(Inertial Navigation Systems)와 함께 사용된다. 이때 INS는 gyroscopes와 accelerometers(가속도계)로 구성된다.

(d) Behaviour

차량이 환경을 인지하고 motion planning을 하고 경로를 안내하면, 차량은 모든 자세한 파라미터를 기준으로 결정을 내려야 한다. 하지만 자율주행 차에게 직면한 챌린지들이 있다. 그 중 lane analysis와 overtaking을 알아보자.

1. Lane anaylisis
   : 그동안의 차선 감지 방법들은 다른 차선 패턴(점선/실선), 다른 차선 모델(2D/3D, straight/curved ...), 다른 기술(Hough transform/Template matching ...)을 사용해왔다. 하지만 이는 잘 계획되고 구조된 도로에서만 실험해본 것이고, 좋지 않은 환경의 도로에선 실험해보지 않았다.

2. Overtaking (추월)
   : 안전한 추월을 하기 위해선 추월하려고 하는 차량이 반대 방향 뒤에서 오는 차량을 잘 인지하고 있어야 한다.
   

자율주행 차량의 추월 알고리즘

• 센서를 활용해 앞의 차량과의 거리와 상대 속도를 측정
• stereo 카메라로 edge 탐지 기술을 활용해 움직이는 물체를 탐지
• 추월하는 동안 반대 방향에서 오는 차를 탐지하고, 안전한 거리로 이동

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Barriers to Implementation

비용, 기술적 한계, 기존의 차량 제거, 해고 문제, 안전/사생활 문제, 기준/규제