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자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU 센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.

Utilization of a driving simulator in the development of autonomous driving technology allows us to perform various tests effectively in criticial environments, thereby reducing the development cost and efforts. However, there exists a serious drawback that the driving simulator has a big difference from the real environment, so a problem occurs when the autonomous driving algorithm developed using the driving simulator is applied directly to the real vehicle system. This is defined as so-called Sim2Real problem and can be classified into scenarios, sensor modeling, and vehicle dynamics. This Paper presensts on a method to solve the Sim2Real problem in autonomous driving simulator focusing on IMU sensor. In order to reduce the difference between emulated virtual IMU sensor real IMU sensor, IMU sensor emulation techniques through precision error modeling of IMU sensor are introduced. The error model of IMU sensors takes into account bias, scale factor, misalignmnet, and random walk by IMU sensor grades.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
보행자 점유공간 현행화 및 대기공간 서비스수준 산정을 위한 개선 연구 = Study on the enhancement of the level of service for the pedestrian queuing area 윤정은, 이경진, 진형석, 유희천, 윤일수 p. 1-12

교통소통과 안전 특성을 결합한 교통상황 모니터링 지표 개발 = Development of traffic situation integrated monitoring indicators combining traffic and safety characteristics 주영빈, 채준병, 황재성, 이철기, 이상수 p. 13-25

자기보고 기반 운전성향을 통한 주행행태 특성 추정 연구 = Estimation of driving behavior characteristics through self-reported-based driving propensity 황순천, 이동민 p. 26-41

혼합 교통류의 적정 평가지표 기반 안전성 분석 = A safety analysis based on evaluation indicators of mixed traffic flow 이한빈, 박신형, 강민지 p. 42-60

한국형 eCall 시스템 개발 및 통합실증을 통한 기대효과 분석 = Development of Korea eCall system and effects analysis through integrated demonstration 김상헌, 조용성, 김선우 p. 61-81

YOLO기법을 사용한 차량가속도 및 차두거리 산출방법 = Vehicle acceleration and vehicle spacing calculation method used YOLO 길정원, 황재성, 권재경, 이철기 p. 82-96

지역의 버스정보 제공을 위한 Open BIS 플랫폼 및 비즈니스 모델 개발 = Open BIS platform and business model development for providing bus information in the area 강원평, 조용성, 손승녀, 어효경, 김경석 p. 97-111

드론탐지용 RF스캐너의 성능에 송전탑이 미치는 영향 분석 = Analysis of the impact of transmission towers on the performance of RF scanners for drone detection 이문희, 방정주 p. 112-122

협력주행 지원을 위한 2D 인프라 카메라 기반의 실시간 차량 중심 추정 방법 = Infrastructure 2D camera-based real-time vehicle-centered estimation method for cooperative driving support 조익현, 박구만 p. 123-133

고령 운전자 조건부 운전면허 발급을 위한 평가 시나리오 개발 프레임워크 = A framework of test scenario development for issuance of conditional driver’s licenses for elderly drivers 김상수, 정연식 p. 134-145

출력 위상을 고려한 크로스오버 접합의 해석 및 설계 = Analysis and design of crossover junctions including output phase 박면주 p. 146-152

도로 건설현장의 디지털트윈 구현을 위한 디지털 건설정보구조에 관한 연구 = A study on the digital construction information structure for the implementing digital twin of road construction sites 정태원, 지현욱, 복진훈 p. 153-166

자율주행 드라이빙 시뮬레이터용 IMU 센서 에뮬레이터 = IMU sensor emulator for autonomous driving simulator 이재운, 박동혁, 원종훈 p. 167-181

대조학습 방법을 이용한 주행패턴 분석 기법 연구 = Research on driving pattern analysis techniques using contrastive learning methods 정회준, 김승하, 김준희, 권장우 p. 182-196

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