자율주행 트램의 위치 추정, 객체 검지, 충돌 위험도 판단 시스템

초록

본 논문에서는 자율주행 트램 시스템의 시제품으로, 트램과 객체 사이의 충돌 위험을 예측하고 이를 회피하기 위한 목표속도 도출 시스템 구현 방법을 소개한다. 객체 검지를 위해서 카메라 센서와 딥러닝 기법 중 하나인 YOLOX 기술을 적용했고, SORT 알고리즘을 탑재하여 객체를 추적했다. 객체의 상태정보들은 데이터 맵에 투영되어 충돌 위험도 판단에 활용된다. 여기서 데이터 맵이란 트램의 위치, 주행 선로, ROI-acc 및 ROI-obs 공간을 좌표계로 사전에 정의한 맵을 의미한다.ROI-acc는 트램과 물체가 직접 충돌할 수 있는 선로 공간을 의미한다. ROI-obs는 도로나 보행로 등선로와 인접한 공간으로 트램 앞으로 객체가 항상 끼어들 수 있기에 주의가 필요하다. 개발 기술들은 무가선 저상 트램 시제 차량에 탑재 되었으며, 제한된 운영 시나리오에서 성능을 검증했다.

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