Ⅰ.서 론

현재 자율주행 차량에 관한 연구가 많이 진행 중이다. 이러한 자율 주행의 목적은 차량의 사고 및 인명 피 해를 최소화 하고 복지교통사회를 실현하고자 한다. 하지만 이러한 자율주행 자동차를 실현하기 위해서는 위치측위 및 차로측위 시스템은 아주 중요하다(Lee, 2015; Yun and Yu, 2008; Chung et al., 2008). 현재 연구 중인 INS(Inertial Navigation System)의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)의 시간에 따른 오차의 누적으로 발산한다는 문제점이 있으며(Kong et al., 2015) GPS 및 DGPS(Differential GPS)의 경우 위성에 대한 의존도가 높기 때문에 GPS 음영지역에서는 위치측위가 어렵다(Kong and Jeong, 2015). 이러한 문제점을 보완하고자 Wi-Fi, 지자기 센서, 레이더, Vision 등을 융합하여 위치를 측위하려 하지만 비용대비 효과가 한계가 있어 구 현하는데 어려움이 있다. 예를 들어 Wi-Fi의 경우 삼각측량법을 사용하여 위치를 측위하고 있지만 단말기 설 치가 요구된다. 또한 지자기의 경우 센서의 편향과 주변 자기장의 왜곡으로 인한 정확성이 떨어질 수 있다 (Kong et al., 2015).

현재 차로 위치측위 시스템의 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 터널과 같은 환경에서 차선의 수직선상에 설치되어 있는 조명을 이용하여 자율주행차량의 차로 위치를 측위하고자 한다. 기존의 터널에 설치되어 있는 조명은 운전자의 시인성 확보를 위한 시설이지만, 본 연구에서는 차선마다 조사하는 LED 조 명의 색온도를 각각 달리하여 색도의 변화에 따른 차로의 위치를 측위 할 수 있는 기술을 제안한다.

특히, 터널와 같은 GPS 음영지역 또는 차선 상태의 불량으로 인해 영상으로 차선 측위가 어려운 곳에서 LED 조명을 이용한 자율주행차량의 차로 위치측위 시스템을 적용하여 정밀성 및 기존의 문제점을 해결하고 자 하며, 본 연구의 LED 조명의 색도를 이용한 차로 위치 측위 기술을 적용하기 위해서는 향후 자율주행 자 동차를 위한 도로에는 자율주행차량을 위한 조명으로 교체되어야함을 제안하고자 한다.

Ⅱ.LED 조명의 색도도

파장에 따라서 색상이 달라지는 것은 기본적 감각이 느껴지는 R, G, B에 따르고 있다. 눈의 망막에 있는 추상체와 간상체는 빛에 반응하는 시세포로, 추상체는 밝은 상태에서 동작하고 색채를 식별하는 특성을 가 지고 있으며, R, G, B의 빛에 각각 반응하는 3종류의 시세포가 있다. 빛에 대한 이들 시세포의 반응이 합성 하여 밝음과 색채의 감각을 주고 있는 것이다.

물체의 3 자극치 (X,Y,Z) 표색계는 CIE에서 채택된 3표색계이다. 눈의 추상체와 같은 기능을 갖는 RGB센 서로부터 LED 조명기의 색온도의 변화에 따른 R, G, B 자극치을 식 (1)의 변환과정을 거쳐 3 자극치 X, Y, Z를 얻게 된다(Noboru, 2011).

그러나 이들 벡터 성분을 기하학적으로 표시하기 위해서는 3차원의 색공간 (color space)이 필요하다. 하지 만 본 논문에서 3차원 색공간을 이용하여 구현하기에는 시스템의 복잡성 및 지연요소 등의 단점이 있다. 그 러므로 X, Y, Z 표색계 공간에서 단위 평면 X+Y+Z=1과 색 벡터(X, Y, Z)의 교점 x, y,를 식(2)와 (3)을 활용 하여, 색도도(chromaticity diagram)의 색도 좌표값(chromaticity coordinates)을 구한다. 색도도는 색을 2차원 평 면상에 나타낼 수 있으므로 사용하기 편리하다(Noboru, 2011).

특히 단색광의 색도 좌표를 파장 순서로 연결하여 스팩트럼 궤적(spectrum locus)을 <Fig. 1>과 같이 그릴 수 있으며, 흑체(blackbody)의 색온도에 따른 흑체복사의 크기도 나타낼 수 있다. 따라서 LED 조명기의 색온 도에 따른 색도점을 색도도에 색좌표 x, y로 나타낼 수 있다.

Ⅲ.LED 터널 조명의 색도도를 이용한 차로 위치검출

1.LED 터널 조명 구성

3차선 LED터널조명 모의환경을 <Fig. 2>와 같이 실내에 구성하였다. 폭 80cm의 3차로에 A[K], B[K], C[K]( 색온도의 크기: A[K] < B[K] < C[K] )의 색온도를 가지는 LED를 각 차로마다 수직으로 설치하여 차로 의 위치 측위 실험 환경을 구성하였다. 실험환경에서는 <Fig. 3>과 같이 1차선:A[K], 2차선:B[K], 3차선:C[K] 의 조명기의 빛은 중첩된다. 예로 1차선과 2차선사이의 색은 A[K]와 B[K]가 중첩되어 다른 색을 가지게 되 며 이에 따른 색도의 값도 변하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색온도가 혼합됨에 따른 색도의 변화를 이용 하여 차로의 위치를 측정한다.

2.LED 터널 조명 색도도 측정

본 연구에서는 조명기의 색에 대하여 <Fig. 4>의 RGB 센서로부터 얻은 RGB 자극치를 식(1)에 대입하여 XYZ 표색계의 벡터성분을 구하고, 이 값들을 식(2)와 식(3)에 대입하여 색도 좌표의 색도도 x, y를 얻는다. 실험에 사용된 RGB센서의 경우 R, G, B에 대한 자극치는 <Fig. 4>의 R,G,B 단에서 아날로그 감도값으로 출 력된다.

한편 도로환경에서 RGB센서는 LED 도로 조명기의 빛뿐만 아니라 주변 도로환경으로 입사되는 빛 또는 자동차 전조등에 대해서도 반응하게 된다. 즉, RGB센서는 도로조명 LED 빛과 전조등 빛을 구분하지 못하고 모든 빛에 대하여 반응한다. 하지만 자동차 전조등에서 빛이 입사되는 각과 차로 위치를 측정하기 위한 LED 조명 빛의 입사각이 다르므로 RGB센서의 수신각을 조정하면 어느 정도 자동차 전조등에 의한 외란을 피할 수 있다. 하지만 근본적인 외란 요소를 제거하기 위해 본 연구에서는 시간영역에서 도로조명의 LED 빛과 자 동차 전조등 빛 등에 대한 RGB센서의 자극치들을 구분하도록 하였다. 즉, LED 조명의 빛은 <Fig. 5>와 같은 LED 스위칭 구동드라이버를 이용하여 특정주파수[Hz]의 펄스구동 LED조명기 제작하여 조사하면 RGB센서 의 R, G, B자극치는 <Fig. 6>과 같은 파형을 가지게 된다.

3.LED 터널 조명 색도도 측정 알고리즘

도로 환경에서 측정된 RGB센서의 아날로그 R,G,B 자극치들은 전조등 및 일반 조명의 빛과 펄스구동 방 식의 LED조명 빛의 자극치들이 존재한다. <Fig. 7>은 다른 주파수의 펄스구동 방식의 LED 빛과 차로 위치 측위를 위한 특정주파수 펄스구동 LED 조명과 동시에 조사되었을 경우의 측정결과이다.

또한 차로 위치측위를 위한 특정주파수 펄스구동 LED 조명과 차량의 전조등과 같은 빛을 조사하게 되면 <Fig. 8>과 같이 플로팅으로 인한 일그러진 펄스파형이 된다. 따라서 LED 조명만의 색도도를 측정하기 위해 먼저 <Fig. 9>와 같은 정형회로를 이용하여 파형의 일그러짐과 플로팅 성분을 제거하였다.

또한 주변에서 다른 형태의 펄스구동 LED 조명장치의 R,G,B 자극치 값을 제거하기 위하여 IIR Band Pass Filter를 <Fig. 10>과 같이 MATLAB/Simulink에서 구현하여 <Fig. 11>과 같은 특정주파수 성분만을 얻을 수 있다.

Ⅳ.실험 및 결과

<Fig. 2>와 같이 3차선 도로조명 환경을 구축하고, <Fig. 12>와 같이 장비를 구성하여 RGB센서를 활용하 여 주변의 빛에 대한 외란을 제거하면서 도로 폭의 특정위치에 따른 색도 x, y값들은 측정하였으며, 이 실험 에서는 색도 x의 값이 y의 값보다 변화량이 <Fig. 1>과 같이 크기 때문에 본 위치측위를 위한 색도 변수값을 x로 선택하여 <Table 1>과 같이 0~80[cm]까지 10[cm] 간격으로 x색도값을 측정하였다.

<Table 1>와 같이 0[cm] 지점에서 10[cm] 간격으로 점점 이동 할수록 낮은 색온도의 빛으로 인해 x색도가 높아지는 것을 확인 할 수 있었으며, 이러한 변화가 선형적으로 변하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 <Table 1>의 데이터를 바탕으로 보간법을 적용하여 색도값 x를 변수로 하는 차로 폭 위치함수 모델링은 식 (4)와 같이 얻는다.

식(4)에 대한 검증을 실험으로 구현하기 위하여, 3차선 LED조명 환경에서 MCU(Micro Controller Unit)을 MATLAB&Simulink와 연동하여 실시간으로 LED의 색도도를 계산하여 추정된 도로 위치와 도로 폭의 각 위 치점을 실측한 값들을 <Table 2>에 나타내었다. 본 실험에서 실측된 위치와 추정된 위치의 최대 오차는 1.4 [cm]가 발생되며, 도로의 LED 조명기의 색도값으로 부터 도로의 차로 위치측위의 유효함을 보였다. 또한 본 실험에서는 <Fig. 13>과 같이 차로 위치별 색도값에 대한 좌표 표준값을 계산하여 저장해 놓고, 차량의 위치 에 따라 LED 조명에서 받는 색도값을 인식하여 저장된 차로 좌표값을 읽는 시간은 극히 짧으므로, 고속의 차량속도에서 충분히 자율주행차의 위치측위는 가능할 것으로 판단된다.

Ⅴ.결 론

자동차가 도로의 차로 위치를 인지하여 자율주행 운행하는 경우, 대표적인 GPS 음영지역인 터널과 같은 환경에서 차로의 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 연구하였다. 본 연구에서는 LED 조명을 A[K], B[K], C[K]로 구성하여 색온도가 다른 LED 빛의 중첩으로 인한 각 위치에 따른 색도의 변화를 이용하여 도로의 차로 위치를 측위하였으며, 이때 주변의 다른 펄스구동 방식의 조명 및 자동차 전조등 빛으로 인한 외란을 최소화하기 위해 IIR Band Pass Filter와 정형회로를 이용하여 차로의 위치를 측위 실험을 진행하여 <Table 2> 와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 색온도의 중첩에 의한 위치에 따른 색도의 변화를 통해 LED 조명의 색도를 이용한 차로 위치 기술의 가능성을 보였으며, 논문에서 제안한 LED 조명을 이용한 차로측위 기술은 기존의 GPS 및 Vision, IMU와 융합하여 위치 및 차로 인식 기술을 연구한다면 GPS음영지역에 대한 차로 측위의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 예상 된다.

향후 본 논문을 바탕으로 실제 실험환경에서의 실험이 필요하며, 실제 환경에서의 많은 외란을 최소화하 기 위한 연구가 필요할 것으로 예상된다. 또한 곡선도로 및 좌･우회전 도로의 가로등을 이용한 자율주행차 량의 차로 위치측위 연구 및 자율주행을 위한 LED 조명기를 복수개 배열하여 도로의 공간차로를 추정하는 연구를 진행할 예정이다.