R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201717CTAP-C114672-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 자율주행차량 운전주행모드 자동 전환용 인식률 90% 이상의 다중 센서 기반 운전자 상태인식 및 상황인식 원천 기술 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2016-06-24 ~ 2018-06-23 | |||||
| 연구책임자 | 강석주 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
6명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
16명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 서강대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
○ 자율주행차량은 교통사고 발생 여부를 조기 인식하고, 지연 없는 판단, 조작 및 오류 제거 등을 통해 사고를 예방하여 안전도 향상 가능하며, 정확한 차량 제어를 통해 에너지 및 환경 부하 저감 가능 ○ 또한 새로운 기술혁신의 주체로 전기전자, 정보통신 기술과 급속한 융·복합을 통하여 단순 이동수단이 아닌 움직이는 사무실, 문화공간으로 급속히 변해가는 추세 ○ 이를 위해서는 차량 외부 감지 시스템뿐만 아니라 차량 내부에서 운전자를 비롯한 객체 인식과 상황 인식을 통해서 다양한 돌발 상황에 대처하기 위한 시스템 개발이 필요 ○ 특히 자율주행차량에서는 기존 차량과는 달리 크게 2가지 운전 모드인 자율 운전 모드와 수동 운전 모드의 변화가 가능하기 때문에 이를 적응적으로 보조 및 통제하기 위한 상황 인식 시스템이 매우 필요 ○ 현재 자율주행차량의 기술 개발은 주로 위치를 파악하고 장애물을 인식할 수 있는 외부 센서를 통한 감지 시스템, 감속 및 가속, 조향 등의 명령을 내리는 중앙제어장치, 명령에 따라 필요나 작동을 취하는 엑추에이터 등으로 이루어짐 ○ 따라서 자율주행차량의 단계별 개발에 대응되는 적응적 주행 모드 변환 시스템 및 인터페이스와 상황 인식 시스템 기술 개발이 필요 ○ 해당 기술 개발을 통해서 운전자 상태 파악과 생체 신호 센서 분석 및 주변인식 모듈을 정립하여 추후 다양한 모델에 기술 적용이 가능하며 차세대 산업프로세스 성장 원천 기술 확보 가능 [최종목표] ○ 최종 목표 □ 자율주행차량에서 운전 주행 모드 자동 전환 시 발생 가능한 사고 위험예측 및 방지를 위한 운전자 상태 인식 및 상황 인식 시스템 개발 ○ 세부 목표 □ 다중 카메라 및 생체 신호 센서 개별 모듈 분석 및 최적 신호 처리 합성 기술 개발 (실시간 신호 합성 시스템 구축) □ 다중 센서 기반 운전자 피로도 인식 및 정량적 측정 기술 개발 (성공률 80%이상) □ 다중 센서 기반 운전자 감정 상태 인식 및 판단 기술 개발 (성공률 80% 이상) □ 다양한 환경에 대한 개별 모듈의 인식률 검증 및 보완 (인식률 90%이상) □ 사고 위험 예측에 대한 정량적 측정 기법 개발 및 다양한 상황의 데이터베이스 구축 (환경 조건 변화에 강인한 시스템 구축) □ 물체와 운전자 간 상관관계 파악을 통한 상황 인식 및 사고 예측 기법 개발(성공률 90%이상) □ 실제 검증을 통한 실제 상황에서 시스템 성능 분석 및 보완 (성공률 90%이상) [연구내용 및 범위] *연구 내용 및 범위* ○ 다중카메라 및 생체신호 센서 최적 합성 기법 □ 스테레오 카메라를 이용한 광각 영상 획득 및 실시간 스테레오 정합 기술을 이용한 깊이 영상 획득을 통한 운전자 신체 부위의 수평, 수직, 깊이 정보 획득 기법 개발 □ RGB 화상 및 적외선 카메라를 이용한 낮은 조도 환경 및 외부 환경 변화에 의한 급격한 조도 변화 시 안정적인 영상 획득 및 노이즈 신호 제거 가능한 전처리 기법 개발 □ 운전자의 차량 내 신체 접촉 위치 및 상태 인식을 위해 필요한 센서 고정 위치 및 필요 센서 선정과 압력, 심박 센서 등 이종 센서 간 통합 신호 합성 모듈 개발 ○ 다중카메라 및 센서 기반 운전자 상태 인식 및 정량화 기법 □ 차량 실내의 배경과 운전자간 분리를 위한 실시간 처리 가능한 영상분할 기법 개발 □ 인식률 향상을 위한 머신러닝 기반의 얼굴 및 시선 추적 알고리즘 개발과 해당 알고리즘의 실시간 처리를 위한 GPU 기반의 병렬 처리 기법 개발 □ 운전자 상태 인식을 위해 필요한 관심 정보 영역 추출 및 특징점 추출 기법연구와 해당 영역 연산을 통한 계산량 저감 기법개발 ○ 주변 상황 분석 및 운전자 간 상관관계 인식 기법 □ 운전자와 탑승자 및 관심 물체의 다중 객체의 영상 분할 및 추적 가능 기법 개발 □ 다중 객체 추적 시 제한된 자원 및 계산 가능 시간 내 정확도 향상을 위한 병렬처리기법 및 실시간 처리가능 기법 연구 개발 □ 다양한 신호 합성 및 최적화를 통한 사고위험 예측 판단 정확도 향상 기법 연구 ○ 개인 맞춤형 데이터베이스 구축 및 주행 모드 전환 기법 연구 □ 개별 운전자 간의 구분을 위한 특징 벡터 선정 및 정량화 기법에 대한 연구 □ 개별 운전자에 대한 다중 카메라 및 생체 신호 센서에서 취득된 신호 합성 및 최적화와 저용량의 데이터베이스 구축을 위한 최적화 기법 연구 □ 최적화된 데이터베이스를 사용하여 운전자 생체 인식 및 상황 인식 기반 차량 주행 모드 자동 전환 기법 연구 *세부 추진 방법* ○ 다중 카메라 및 생체 신호 센서를 활용한 데이터베이스 구성 및 최적화 □ RGB 영상 센서, 적외선 영상 센서 등 다중 영상 센서를 이용하여 본 기술에 필요한 영상 데이터베이스 취득함 □ 취득된 신호를 기반으로 각 상황에 대한 학습을 위해 데이터베이스 분류 및 최적화 과정 진행 □ 기존 저장된 정상 상태의 영상 데이터 대비 비정상 상태에 대해 수치화하여 비교하는 알고리즘 연구 □ 차량 실내 환경 요인에 대해 고려하며 외부 조건에 강인한 시스템 구현을 위해 다양한 종류의 신호 획득 모듈 연구 □ RGB 화상 및 적외선 카메라를 이용한 낮은 조도 환경 및 외부 환경 변화에 의한 급격한 조도 변화 시 안정적인 영상 획득 및 신호 최적화 기술 개발 ○ 주변상황 및 운전자 분석 데이터 상관관계 인식 □ 자율주행차량의 경우 자율 운전 및 수동 운전 모드 전환이 필요하며 단순 운전자 상태뿐만 아니라 운전자와 주변상황의 분석이 필수 □ 분석된 상황을 통해 운전자에게 상황 제시 하는 알고리즘 개발 및 사고 위험 예상 가능 □ RGB 화상, 스테레오, 적외선 카메라 조합을 사용하여 동일 객체 인식을 위한 머신러닝 기반 시스템 개발 □ 다중 객체 추적 시 제한된 자원 및 계산 가능 시간 내 정확도 향상을 위한 병렬 처리 기법 구현 ○ 상황 인식 기반 차량 주행 모드 자동 전환 기법 □ 개별 운전자 특성을 고려하여 자동 전환 판단 기준에 대한 변화가 필요하며 개별 운전자 구분을 위한 특징벡터 선정 및 정량화 기법 연구 □ 개별 운전자에 대한 다중 카메라 및 생체 신호 센서에서 취득된 신호 합성 및 최적화와 저용량의 데이터베이스 구축을 위한 최적화 기법 연구 □ 주변상황 및 운전자 분석 데이터 상관관계 인식개별 운전자 특성을 고려하여 자동 전환 판단 및 운전자 생체 인식, 상황 인식을 통한 차량 주행 모드 자동 전환 알고리즘 개발 |
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| 색인어 | 한글 | 자율주행 | 주행모드 | 다중센서 | 사고예측 | 신호처리 |
| 영문 | Autonomous driving | Driving mode | Multi-sensor | Accident prediction | Signal processing | |
| 최종보고서 | 국토부_최종보고서.pdf | |||||