10강 열악한 날씨상황 주행판단
1. 열악한 날씨상황을 위한 주행판단 개념
1) 자율주행차도 날씨 인식하고 열악한 정도에 맞춰 주행패턴을 조절
2. 날씨상황 판단을 위한 방법론
1) 날씨상황 인식 기술
- 첫번째 방법 : 이미 탑재되어 있는 레인 센서로 눈,비의 양 대략적 판단 -> 설정 속도 변경, 급격한 조향 변경 자제 // 장 : 기존 차량 센서 활용 / 단 : 도로 표면 상태 직접 알기 힘듦
- 두번째 방법 : 타이어와 노면 사이의 미끄러지는 정도를 의미하는 슬립을 추정하여 판단 // 장 : 도로 표면 특성을 직접적 파악하여 정확한 조절 가능 / 단 : 정확한 슬립 추정이 쉽지 않음
- 세번째 방법 : 카,라 등의 센서 입력 기반으로 딥러닝 모델을 활용
2) 날씨와 도로 표면 상태 추정을 통해 주행 기준 마련
퀴즈)
1. 날씨상황 판단을 할 때, 기존의 모든 차량에 있는 센서를 활용하는 장점이 있으며 도로 표면의 상태를 직접적으로 활용하기 어려운 방식은? 답 3
1. 타이어 슬립
2. 카메라 기반 딥러닝
3. 레인센서
4. 라이다 기반 딥러닝
11강 V2X 정보 기반 주행 판단
1. V2X 정보 기반 주행 판단의 개념
1) V2I
- 해킹 문제/ 통신 인프라 항상성 문제 등으로 인해 센서 기반 인식 기술은 V2X와 중복적으로 필요
2) V2V
- 센서 기반 인식 기술로 주변 차량의 거리/속도/상태를 추정할 수 있지만 V2V 통신 기술이 원활하다면 정확도 높은 정보를 얻을 수 있음
2. 센서 기반 인지 기술 VS V2X 기반 인지 기술
1) 신호등을 인식하는 경우
- V2I 관점에서 통신으로 신호등 유무/신호 색깔의 상태 인식 가능
- 카메라 등의 센서 기반으로도 인식 가능
2) 주변 차량을 인식하는 경우
- V2V 관점에서 통신으로 주변 차량과의 주행 상태 정보 공유 가능
- 레이더/라이다/카메라 등의 센서 기반으로도 주변 차량 정보 공유 가능
3) 센서 기반과 통신 기반 서로 다른 정보 주게 된다면?
- 센서 기반 : 센서만으로는 정확성 부족
- 통신 기반 : 해킹의 위험, 통신 인프라의 항상성 문제, 지역적 제약
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