현재 반 자율 주행 모듈의 차량은 운전자의 상황 및 감정을 고려되고 있지 않다. 자율 주행 환경에서 수동 주행으로 인수되는 시점에서 차량의 주행을 보조하기 위해 HMI(Human-Machine Interface) 및 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 의 기술이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 운전자의 의도 및 감정 인식을 통해 차량 속도제어 및 정보를 모니터링을 한다. 4가지 주행 시나리오에서 운전자 보조 시스템의 가능성을 확인하였다. 자율 주행 연구에서는 많은 공간 및 비용 등의 제약 조건과 여러 가지 변수를 고려해야 한다. 문제를 해결을 위해 가상 환경 기반 시뮬레이터를 사용한 자율 차량 연구가 진행되고 있다. 가상 환경에서는 날씨, 도로, 차량의 내, 외부 환경, 차량 및 다양한 센서를 구성하는데 편리하며 적은 비용으로 연구 접근성이 용이하다.
본 논문은 가상 환경 기반에서 운전자 보조 시스템 구현을 위해 차량제어기, 카메라센서, 레이더센서, 차량속도 제어 모듈을 개발하여 ECU(Electronic Control Unit) 단위로 구성하였다. 실제 차량에서 사용되는 차량 네트워크 통신을 구성된다. 차량 네트워크의 구성은 차량에서 상용화되어 있는 CAN(Controller Area Network) 통신과 자율 주행 연구에서 사용되는 ROS(Robot Operating System)을 사용하여 실제 차량에 즉시 적용 가능한 테스트 베드를 구축 하였다. 시스템은 드라이빙 시뮬레이터 및 4개의 자율주행 모듈들을 사용하였다. 드라이빙 시뮬레이터의 역할은 가상 도시 및 차량, 여러 센서를 생성하며 자율주행 모듈은 센서 데이터 값을 처리한다. 각 모듈은 차량 내 동일한 CAN 버스라인 및 ROS 네트워크에 적용되어 ECU역할을 수행하며 CAN ID를 부여하여 우선순위를 선정한다. HILS (Hardware In the Loop Simulation) 기반의 차량 내 CAN 통신네트워크를 구성해 ECU 단위로 구성하였다.
본 실험은 4개의 자율 주행 모듈을 가상 환경을 통하여 차량에 적용 가능성을 확인하였다. 실험결과 측정은 모듈에서 센서 데이터를 인식 시간부터 차량 제어하는데 걸리는 응답 시간을 측정하였다. 측정 결과는 자동차 기업에서 상용화된 자율주행 차량 판단 제어 응답시간인 830ms 보다 빠른 시간으로 실제 차량에 적용 가능한 응답시간을 확인하였다.