서지주요정보
(A) study of stochastic estimation method for driver acceptance evaluation of autonomous driving systems = 자율주행시스템의 운전자 수용성 평가를 위한 확률적 추정방법 연구
서명 / 저자 (A) study of stochastic estimation method for driver acceptance evaluation of autonomous driving systems = 자율주행시스템의 운전자 수용성 평가를 위한 확률적 추정방법 연구 / Chulwoo Moon.
저자명 Moon, Chulwoo ; 문철우
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
Online Access 원문보기 원문인쇄

소장정보

등록번호

8032287

소장위치/청구기호

학술문화관(문화관) 보존서고

DME 18005

휴대폰 전송

도서상태

이용가능

대출가능

반납예정일

초록정보

Recently, with increased interest in high levels of autonomous driving systems such as automatic lane change system, the need for reliable assessment methods of driver acceptance has arisen. Because the acceptance depends on the individual, the driver acceptance assessment can only be based on individuals’ personal attitudes such expectations and experiences, etc. Accordingly, subjective evaluation methods have mostly been utilized to assess the acceptance of newly developed advanced driver assistance systems. In this dissertation, an objective evaluation methodology of the driver acceptance for autonomous driving system is proposed based on objective measurable parameters. In order to achieve the objective, a specific experimental program is designed and conducted for a limited condition that the target system is not available, currently. Throughout the experiment, a massive database is constructed with 19 selected drivers; the database consists of not only various measurable parameters on control commands, vehicle behaviors, and vehicle relations, but also subjective driver acceptance. The relations between vehicles are considered as the most influential environmental factor on the driver acceptance. Thus, the relative vehicle relations considering road characteristics with respect to road characteristics are accurately identified by suggesting specific method. A specific algorithm for identification of lane change sections is also proposed for dealing with thousands of the driving events. Based on the prepared data sets, in order to interpret the driver acceptance, objective parameter sets are derived by two different methods: statistical significance test, and acceptance sensitivity analysis. Then, driver acceptance evaluation modeling method is suggested based on stochastic estimation of the driver acceptance as an objective evaluation method of the driver acceptance with the derived objective parameters. The previously derived parameter sets are regarded as modeling parameters for modeling of the driver acceptance. The developed models are experimentally verified by applying to other specific data sets having different driving characteristics. And, the evaluation and modeling method is also validated on individuals’ assessment characteristics by modeling a personalized acceptance evaluation model with specific set of data, evaluated by only one evaluator, in consideration of the recently increased interests in personalized autonomous driving systems as a solution of maximum acceptance of autonomous driving systems. In most of modeling and verification results, the driver acceptance evaluation models using the acceptance sensitivity analysis not only estimates well, but also is more robust to both sample sizes of the data sets for modeling and certain characteristics of the data sets. Results of this study can contribute to the development process of autonomous driving system in several features: the design targets can be clearly defined by the proposed parameter selection method with respect to the driver acceptance, the driver acceptance can be objectively assessed with objective parameter values, and modeling methodology of this proposed driver acceptance evaluation model is applicable to the development of personalized autonomous driving system.

최근 각종 첨단운전자시스템이 소개됨에 따라서, 새로운기술에 대한 운전자의 수용성 확보에 대한 관심이 높아지고 있다. 운전자의 수용성은 개개인의 태도, 경험, 기대치등이 바탕이 되어 매우 주관적으로 표현 된다. 따라서, 자동차분야는 물론 모든 산업 전반에서 새로운시스템의 개발과 함께 사용자의 수용성은 전통적으로 주관적인방법을 통해 평가 되어왔다. 하지만, 이러한 주관적인 평가방법은 시스템의 개발프로세스에 직접적인 기여를 못하며, 비용과 시간이 많이 소요되는 등의 단점을 가지고 있다. 자동차분야에서 운전자의 편의 및 사고경감등을 위해 최근 집중적으로 개발되고 있는 자율주행기술은 운전자의 높은 수용성 확보는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 높은 수준의 자율주행기술중 대표적인 시스템으로서 자동차선변경 시스템을 대상으로 하여 향후 각종 자율주행시스템의 운전자수용성을 객관적으로 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 우선, 본 연구목적에 부합하는 운전자수용성을 명확히 정의하였으며, 대상시스템이 현재 확보되지 않은 상황에서 연구의 기초정보를 확보하기 위한 운전자-차량실험을 설계하고 진행하였다. 운전자 -차량실험을 통하여, 19명의 운전자가 선별되어 참여하였으며, 약 1,823건의 자동차 전용도로에서의 차선변경상황에 대한 계측가능한 각종정보 및 주관적평가 정보를 확보하였다. 객관적인 정보는 차량의 주행제어입력, 차량의 동적거동 및 주행중 주변 량과의 관계와 관련된 정보가 포함되며, 주관적인 정보는 앞서 정의된 운전자수용성의 정의에 기초한 탑승자의 각 차선변경상황에서의 수용(Accept)/거부(Reject)를 기준으로 하는 주관평가결과를 포함한다. 운전자 수용성을 객관적으로 설명하기 위해, 주행 중 여러가지 환경정보가 중요한 영향 주지만, 본 연구에서는 주행 중 주행차선을 기준으로 하는 주변차량과의 상대적인 관계가 가장 큰 영향을 주는 것으로 가정하여 연구를 수행하였다. 하지만, 도로속성정보의 부재로 인하여 정확한 차량간관계정보 파악하기에는 제약이 따른다. 따라서, GPS(Global Positioning Sensor), 라이다(Lidar) 및 영상센서로부터 확보된 정보를 기초로 하여 정밀한 도로속성정보를 확보하고, 이를 고려한 차량간관계를 분석할 수 있는 방법을 도출하여 적용하였다. 또한, 주변차량의 주행정보 확보를 위해 사용된 레이저센서는 일반적으로 빈번히 계측정보가 손실되며, 이를 개선하기 위하여 칼만필터(Kalman Filter)를 통해 주변차량의 주행정보를 추정하였다. 준비된 데이터를 기반으로 하여, 운전자 수용성을 대표할 수 있는 객관적인 변수를 도출하기 위하여 통계적인 유의성검정 방법과 함께 운전자수용성 민감도를 정의하여 적용하였다. 이를 통해 같은 데이터기반의 다른 종류의 객관적인 변수집단을 도출하였으며, 도출된 변수집단을 이용하여, 확률적으로 운전자수용성을 추정함으로써 운전자수용성을 객관적으로 평가할 수 있는 운전자수용성 평가모델을 제안하였다. 변수집단도출 및 모델링은 주행 중 주변차량의 존재에 따라서 구분하여 진행되었으며, 두가지 다른 변수집단을 통해 제안된 각 모델의 추정성능을 실험적으로 검증하였다. 그 결과 운전자수용성 민감도 분석을 통해 도출된 변수집단기반의 운전자수용성 평가모델이 전반적으로 더욱 우수한 추정성능을 보였으며, 모델링을 위한 데이터샘플의 크기에 대하여 더욱 강건함을 확인하였다. 또한, 운전자수용성을 극대화 할 수 있는 방법으로써 최근 개인화된 자율주행시스템의 개발에 대한 관심이 높아짐 따라서, 제안된 운전자수용성 추정방법의 주관평가자 개개인의 평가성향에 대한 추정성능을 검증하였다. 이를 위해 단 한 명의 주관평가자에 의한 운전자-차량 시험데이터만을 기반으로 하여 개인화된 운전자수용성 평가모델링을 수행하였다. 그 결과, 역시 운전자 수용성 민감도 분석을 통해 도출된 변수집단기반의 운전자수용성 평가모델의 추정성능이 더 우수하였으며, 모델링 및 검증대상 데이터의 특성에 대하여도 더욱 강건한 추정성능을 유지하는 것이 확인되었다. 본 연구를 통해 제시된 운전자수용성을 대변하는 객관적 변수집단 도출 및 운전자수용성 평가모델링 방법을 통하여, 향후 개발 되는 각종 자율주행시스템의 운전자 수용성을 객관적으로 추정하고 평가함으로써 관련기술개발의 효율을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DME 18005
형태사항 ix, 152 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 문철우
지도교수의 영문표기 : Seibum Choi
지도교수의 한글표기 : 최세범
수록잡지명 : "Investigation of Objective Parameters for Acceptance Evaluation of Automatic Lane Change System". International Journal of Automotive Technology, vol. 19, No. 1, pp. 179-190(2018)
Appendix : A, Comparison of Driving Characteristics between the Expert and the Novice. - B, Subjective Acceptance without Environmental Factors
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 기계공학과,
서지주기 References : p. 135-140
주제 driver acceptance
objective evaluation
driver acceptance evaluation model
stochastic estimation
autonomous driving systems
운전자수용성
객관평가
운전자수용성 평가모델
확률적 추정
자율주행 시스템
QR CODE qr code