표제지
목차
Contents 6
요약 11
Abstract 13
I. 서론 15
II. 관련 연구 18
2.1. 드라이빙 시뮬레이터기반의 자율주행 차량 연구 18
2.2. ECU 검증을 위한 HILS기반의 차량 내 네트워크 20
2.3. 운전자 생체신호기반 상황 및 감정연구 22
2.4. 반 자율 주행 차량 연구 24
III. 운전자 보조 시스템 환경 구조 25
3.1. 드라이빙 시뮬레이터 구성 25
3.2. 가상환경 차량 내 네트워크 27
IV. 반 자율 주행 운전자 보조 시스템 모듈 29
4.1. 운전자 감정 및 상황 모듈 29
4.2. 자율 주행 센서 모듈 34
V. 실험 및 성능 평가 37
5.1. 실험 환경 37
5.2. 운전자 상황 및 감정 데이터 구성 및 실험 41
5.3. 제안된 각 모듈 성능 실험 결과 43
VI. 결론 47
참고문헌 49
표 1. 운전자의 다양한 감정과 상황에 따른 운전 시나리오 29
표 2. 실험에서 사용된 생체신호 데이터셋 MERTI-Apps 37
표 3. 모듈 하드웨어 및 소프트웨어 사양 38
표 4. 실험에 사용된 상황 별 데이터 구성 및 정확도 43
표 5. 모듈별 실험 성능 수치 46
그림 1. CARLA시뮬레이터 서버와 클라이언트 구성도 19
그림 2. Autoware 기능 단 흐름도 19
그림 3. CAN 2.0A(표준)통신 프레임 20
그림 4. CAN 버스라인을 통한 ECU 구성과 CAN HIGH와 CAN LOW의 데이터 신호 그래프 21
그림 5. CANoe기반 ECU 네트워크 시뮬레이션 구성도 22
그림 6. 드라이빙 시뮬레이터 프레임워크 25
그림 7. CARLA ROS Bridge관련 ROS Message 26
그림 8. ROS Bridge를 통한 애플리케이션 간 데이터 연동 27
그림 9. ROS Bridge 및 CAN통신을 통한 차량네트워크 구성도 28
그림 10. Rqt_graph관련 차량 제어 과정 30
그림 11. 주행 운전 모드 제어 흐름도 31
그림 12. 운전자 보조 시스템 CAN 메시지 프레임 32
그림 13. 운전자의 상황 및 감정인식을 위한 제안한 1D CNN 모델 33
그림 14. 자율주행 센서 모듈 구성도 34
그림 15. 레이더 센서 모듈의 데이터 처리 과정 흐름도 35
그림 16. 센서 모듈 CAN 메시지 프레임 36
그림 17. 운전자 보조 시스템 실험 환경 39
그림 18. 실험 지도 및 데이터 모니터링 (a)경로 계획 및 시뮬레이터 맵; (b)차량 모니터링을 위한 RVIZ화면 40
그림 19. 상황별 2차원 Arousal, Valence 영역 42
그림 20. 시나리오별 운전자 지원 시스템 결과 그래프 46