현재 자율주행차량은 주로 시각적 정보(LiDAR, 전방 카메라 등)에 의존하여 자율주행을 결정하기 때문에 탑승객을 고려하지 않고 자율주행을 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 "자율주행차량 탑승객을 위한 인공지능기반 제동과 조향 결정 시스템"을 제안한다. 제동과 조향 결정 시스템은 차량의 서스펜션에서 압력 데이터를 수집하여 노면의 거칠기를 분류하고, 분류된 거칠기와 도로정보를 이용하여 최적의 제동 압력을 계산한다. 다음으로 체압 센서와 V2V를 통해 자신과 주변 차량의 승객 상태를 정확하게 식별하고 승객 상태와 주행 정보, 주변 차량 정보를 이용하여 최적의 조향 각도를 결정한다. 제동 및 조향 결정 시스템은 차량의 서스펜션에서 3축의 압력을 주파수로 받아 현재 도로의 거칠기를 판단하는 제동을 위한 도로 거칠기 판단 모듈, 판단된 도로 거칠기와 차량의 주행 정보를 바탕으로 신경망을 통해 최적의 브레이크 압력을 계산하는 거칠기 기반 제동 압력 계산 모듈, 체압 센서를 이용하여 차량 내부 승객의 상태를 수화물, 어린이, 성인으로 분류하고 이를 파악하여 주변 차량과 정보를 공유하는 조향 결정을 위한 승객 탐지 모듈, 승객 상태와 주변 차량의 상태를 이용하여 최적의 조향각을 계산하는 승객 기반 조향 결정 모듈로 구성된다. 실험결과, 도로의 거칠기를 분류하는 도로 거칠기 분류 모듈은 군집화 알고리즘인 K-means 클러스터링 알고리즘보다 약 7% 높은 정확도를 가졌고, 탑승객을 인식하는 승객 탐지 모듈은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 9% 높은 정확도를 가졌다. 제동과 조향 결정 시스템의 기대효과는 다음과 같다.
● 라이다, 전방 카메라와 같은 시각적 정보에 과하게 의존하는 기존 자율주행차량 시스템을 확장할 수 있을 것으로 예상된다.
● 도로 상황을 기존보다 폭넓게 수집함으로써 완전 자율주행차량(5단계)에 가까워지는 원천기술이 될 수 있다.
● 제동과 조향 결정 시스템은 차량의 모든 데이터를 이용해 주행 방식을 결정하는 방식이 아니라 모듈별로 구성되기 때문에 각각의 인공지능 모델이 정확하면서 간단하고 빠르다.