안전한 자율주행차 운행을 위한 모니터링 지표 개발: 판교제로시티 적용 사례

• Published in: 교통안전연구 Vol. 42; no. 2; pp. 49 - 76
• Main Authors: 이응주, Lee Eung-ju, 김형주, Kim Hyung-joo, 임동현, Lim Dong-hyun, 서영훈, Seo Yeong-hoon
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국도로교통공단 31.12.2023; 도로교통공단
• Subjects: Autonomous Driving Monitoring Platform; Autonomous Vehicle; Monitoring Indicator; Traffic Safety; Urban Road; 교통안전; 기술정책; 도시부도로; 모니터링 지표; 자율주행 관제 플랫폼; 자율주행차
• ISSN: 1225-8741; 2671-6291
• DOI: 10.22940/TSR.2023.42.2.49

최근 자율주행차 상용화에 대한 기대감이 커짐에 따라 자율주행차의 실도로 운행이 증가하고 있다. 도시부실도로에서의 안전한 자율주행차 운행을 위해서는 인프라 및 자율주행 관제 플랫폼 구축을 통한 실시간 모니터링이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행차 도시부 운행으로 발생할 수 있는 위험 상황들을 선정해 자율주행차 운행을 실시간으로 모니터링하는 5가지 지표를 개발한다. 본 연구에서 개발한 지표는 자율주행차 주행 경로 모니터링 지표, 위험도로구간 모니터링 지표, 통신 지연 모니터링 지표, 자율주행모드 해제 모니터링 지표, 정지선 이탈 모니터링 지표이다. 각 지표는 실제 판교제로시티 내에서 운행하고 있는 자율주행셔틀 데이터와 판교제로시티 정밀도로지도를 활용해 개발하며 각 지표의 정상 범위는 선행 연구를 기반으로 설정했다. 본 연구에서는 5가지 지표를 활용해 판교제로시티 내 자율주행차 운행 위험도로구간 특성과 위험 요인을 분석했으며 자율주행차 운행 위험 구간에 대한 시각화를 수행했다. 본 연구에서 개발된 지표는 도시부 자율주행차 상용화에 따른 교통 효율성 및 안전성 향상 효과 극대화에 기여할 수 있고 시각화 자료는 도로 관제 및 사고 예방을 위한 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. With the growing expectation of the commercialization of autonomous vehicles, the use of autonomous vehicles in real road operations of is on the rise. The real-time monitoring through infrastructure and control systems is essential for ensuring safe autonomous vehicle operation on urban roads, Therefore, this study develops five indicators for monitoring autonomous vehicle operations for the purpose of identifying potential risk situations that may occur during urban autonomous driving. The indicators developed include autonomous vehicle driving lane monitoring indicator, hazardous road section monitoring indicator, telecommunication delay monitoring indicator, autonomous mode disengagement monitoring indicator, and stop line violation monitoring indicator. These indicators were developed using data from autonomous shuttle operating within Pangyo and a high definition map of Pangyo. We utilized prior research to determine the normal ranges for each indicator. Using these five indicators, this study analyzed the characteristics and risk factors of road sections for autonomous vehicle operation in Pangyo and visualized risk areas. The indicators can contribute to improving traffic efficiency and safety as urban autonomous vehicles are commercialized, and the visualization data can be used for road management and accident prevention monitoring.