Based on the concept of multi-level connected safety, a vehicle Traffic Predictive Cruise Control (TPCC) system, responding to the change of downstream traffic situation, is proposed in this study to improve traffic operation, safety, and the fuel efficiency of vehicle. The proposed Predictive Cruise Control system consists of four parts: (1) Deceleration based Surrogate Safety Measure (DSSM), (2) Asymmetric Collision risk (ACR) spac-ing policy, (3) Multi-vehicle safety measurement (Co-DSSM), and (4) Traffic Predictive Cruise Control (TPCC). DSSM and ACR spacing policy are designed to enhance the short-range safety and Co-DSSM and TPCC are designed to further improve the mid-range safety of vehicle. DSSM is proposed as the safety indicator for rear-end collision risk evaluation based on safety conditions and decision-making process during human driving. DSSM shows how drivers deal with collision risk differently in acceleration and deceleration phases. ACR spac-ing policy is proposed based on an analysis of relationship between collision risk and driving behavior. ACR spacing policy determines the acceleration action of a subject vehicle based on the estimated safety state with the immediate preceding vehicle. Co-DSSM represent a downstream traffic situation and it is calculated by a weighted average of DSSMs of preceding vehicles. Traffic Predictive Cruise Control adjusts the amount of ac-celeration based on the relationship of DSSM of subject vehicle and Co-DDSM. A simulation using the real ve-hicle trajectories from the NGSIM data validates the performance of proposed TPCC system, and the results are compared with the real vehicles’ car-following patterns. It is found that the proposed TPCC system can contrib-ute to both energy consumption reduction and an increase of traffic flow operation efficiency by obtaining higher level of traffic stability. Such results are due to the effects of suppressing the shockwave generated from downstream traffic and removing unnecessary deceleration and acceleration actions.
In addition to short-range safety and mid-range safety, the new collision warning system based on mo-bile devices is proposed to enhance the long-range safety with relatively low investment cost. Proposed collision warning system is based on the hybrid method of individual vehicle’s operation data (e.g. speed and accelera-tion) and macroscopic data (e.g. loop detector data and sampling data). Long-range safety system can provide the safety related-services to more users than the short-range and mid-range safety system by utilizing the wide-spread devices and evaluate the collision risk across a much wider area than short-range and mid-range safety system.
본 학위논문에서는 계층적 커넥티드 안전 시스템을 기반으로 하여 도로의 하류부에서 발생하는 교통상황을 연속적인 차량간 통신을 통하여 전송하고 이를 차량의 제어에 활용하는 교통 상황 예측형 차량 제어(Traffic Predictive Cruise Control)를 제안한다. 교통 상황 예측형 차량 제어 기법은 도로 및 차량의 효율과 안정을 향상시키기 위하여 디자인 되었으며, 교통 상황 예측형 차량 제어 알고리즘은 1) 감속력 기반의 사고 위험도 측정 (Deceleration-based surrogate safety measure, DSSM), 2) 사고 위험도 기반의 단일 차량 제어 알고리즘 (ACR spacing policy), 3) 다수 차량의 사고 위험도 측정(Co-DSSM), 4) 교통 상황 예측형 제어 알고리즘(TPCC)의 네 가지로 구성된다. 크게 감속력 기반의 사고 위험도 측정 (DSSM)과 사고 위험도 기반의 단일 차량 제어 알고리즘 (ACR spacing policy)는 차량의 주행환경에서 근거리의 안전(Short-range safety)을 강화하기 위한 목적으로 디자인 되었고, 다수 차량의 사고 위험도 측정(Co-DSSM)과 교통 상황 예측형 제어 알고리즘(TPCC)는 차량의 중거리 안전(Mid-range safety)을 강화하기 위한 목적으로 디자인 되었다.
감속력 기반의 사고 위험도 측정은 선행 차량과 후행 차량의 사고 위험도를 나타내는 지표로써 사고를 피하기 위하여 필요한 감속량과 차량의 최대 감속량의 비율로 산출된다. 기존의 사고 위험도 측정 방법과는 다르게 차량의 가속 상태에 따라 변화하는 전이 시간을 반영함으로써 차량의 감속과 가속 상태에서 다르게 나타나는 사고 위험도를 잘 평가한다.
사고 위험도 기반의 단일 차량 제어 알고리즘은 개발된 감속력 기반의 사고 위험도와 운전자의 운전 행동의 상관관계의 분석을 기반으로 하여 사람의 운전 행동과 비슷하게 단일 차량을 제어한다. 사고 위험도 기반의 단일 차량 제어 알고리즘은 사람의 행동을 기반으로 하고 있어 자율 주행 차량과 수동 운전 차량이 혼재되어 있는 상황에서도 도로 및 차량의 효율을 높임과 동시에 수동 운전 차량에게 발생할 수 있는 사고 위험도의 증가를 막을 수 있다.
다수 차량의 사고 위험도 측정은 여러 대의 차량이 열을 지어서 주행할 때의 사고 위험도의 전파를 측정하고 예측하기 위해서 제안된다. 차량이 열을 지어 주행할 때 일정 시간후의 후행 차량의 사고 위험도는 해당 시점의 선행 차량의 사고위험도와 후행 차량의 사고위험도의 통합된 정보에 의해서 결정된다. 이러한 현상을 기반으로 하여 후행 차량에게 선행 차량으로부터 받은 사고 위험도와 해당 차량의 사고 위험도의 가중 평균 값을 전송하여 도로의 하류부에서 발생하는 교통상황을 차량간 통신을 통하여 상류부로 전달한다.
교통 상황 예측형 제어 알고리즘은 해당 차량의 사고 위험도와 선행 차량으로부터 전송 받은 하류부의 통합된 사고 위험도를 기반으로 하여 차량을 제어한다. 차량의 제어 알고리즘은 단일 차량 제어 알고리즘과 동일한 상태에서 하류부의 통합된 사고 위험도와 해당 차량의 사고 위험도의 관계에 따라 제어에 필요한 기준 값만을 조정하여 미리 교통상황에 선제적으로 반응한다.
교통 상황 예측형 차량 제어 알고리즘은 미국의 NSGIM 데이터를 기반으로 하여 시뮬레이션 되고 검증된다. 시뮬레이션 결과에 따르면 수동 운전 차량을 선행 차량으로 하여 제안된 알고리즘이 운행될 경우 선행차량으로부터 발생되는 충격파(Shockwave)를 효과적으로 억제하여 도로의 효율과 안전을 동시에 높일 수 있다.
위에서 제안된 근거리 및 중거리 안전 시스템과 함께, 차량으로부터 멀리 떨어진 지역에서 발생하는 사고 위험도를 측정하고 미리 경고해 주는 원거리 안전(Long-range safety) 시스템으로 모바일 기반의 사고 위험도 경고 시스템을 제안한다. 모바일 기반의 사고 경고 시스템은 현재 널리 퍼져있는 모바일 기기로부터의 데이터와 루프 검지기와 같은 거시적 데이터의 융합을 기반으로 제안되어 비교적 저렴한 가격으로 많은 사용자들에게 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있다.
