인프라센서 데이터기반 이상상태 인식을 통한 열차자율주행 제한속도 산정 알고리즘

초록

본 논문은 열차자율주행의 제한속도를 산정하기 위한 인프라 및 외부환경의 이상상태 인식을 통한 퍼지추론기반 자율주행열차 제한속도 산정알고리즘을 제안한다. 차량의 정상적인 주행을 위해서는 철도인프라가 정상상태를유지해야하며 주행경로 상의 지장물, 기상상태에 대한 센서정보를 통한 주행가능상태를 수신하여 판단해야 한다. 이에 본 논문에서는 인프라 센서데이터 수집을 통해 차량의 주행속도에 영향을 줄 수 있는 외부환경(이상기후)에대한 규칙을 부분적으로 정의하였고 이를 통해 제한속도로 산정하기 위한 퍼지추론 기반 알고리즘을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해서 실제 이상기후 발생 시 자율주행열차의 제한속도가 산정됨을 확인하였으며 현행규정과의 비교를 통해 안전성을 확인했다. 본 논문에서 제안한 인프라 이상상태 인식을 통한 퍼지추론기반 자율주행열차 제한속도 산정알고리즘은 현행되고 있는 운전자, 관제에 의존하는 제한속도 산정구조를 대체할 수 있을 것으로 판단되며 모델의 확장을 통해 안전성 및 운행효율성을 높일 수 있을 것으로 판단한다.

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